Extraction de motifs dialogiques bidimensionnels

Zacharie Alès (1, 2) , Alexandre Pauchet (1) , Arnaud Knippel (2) , Laurent Vercouter (3) , Christian Gout (2)

1 LITIS - Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes
2 LMI - Laboratoire de Mathématiques de l'INSA de Rouen Normandie
3 MIND - LITIS - Equipe Multi-agent, Interaction, Décision

Cet article aborde le problème de l'extraction de régularités dans des dialogues sous la forme de motifs dialogiques. Nous présentons un algorithme de programmation dynamique en O(n3 ) permettant d'extraire de tableaux bidimensionnels d'annotations représentant des dialogues, des motifs récurrents. Cet algorithme, combiné à une méthode de clustering permet d'obtenir des régularités caractéristiques d'un corpus annoté. Les paramètres de la méthode sont évalués par tests statistiques.

Mots clés: modélisation du dialogue; Extraction de régularités; motifs dialogiques; modélisation du dialogue.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Zacharie Alès, Alexandre Pauchet, Arnaud Knippel, Laurent Vercouter, Christian Gout. Extraction de motifs dialogiques bidimensionnels. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, Rouen, France. ⟨hal-00989237⟩