agent conversationnel https://ertim.inalco.fr/ fr Agent conversationnel pour la relation client - Technologies, architectures et cas d'usage au domaine bancaire https://ertim.inalco.fr/node/718 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Agent conversationnel pour la relation client - Technologies, architectures et cas d&#039;usage au domaine bancaire</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>gestionnaire</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">mar 02/02/2021 - 12:01</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item">Pierre Rochet</div> </div> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2020</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">Nous proposons un agent conversationnel destiné à des conseillers clientèles dans le<br /> domaine bancaire. Nous montrons qu’il est possible de créer une architecture complètement<br /> basée sur des outils open source fiables. Nous nous appuyons sur le framework RASA, et<br /> basons nos choix des modèles d’apprentissage sur l’équilibre coûts-performances. L’automatisation entre modélisation et implémentation ainsi que la structure en thématiques facilitent<br /> grandement la flexibilité du système. Enfin nous présentons une perspective d’évolution pour<br /> intégrer la gestion d’une FAQ dans l’architecture proposée. Ce composant, qui allie recherche<br /> d’information et système de questions-réponses, permettrait d’élargir le périmètre de l’agent<br /> pour peu d’efforts tout en restant très modulable.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2155" hreflang="fr">agent conversationnel</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2435" hreflang="fr">chatbot</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2670" hreflang="fr">relation client</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2403" hreflang="fr">banque</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2493" hreflang="fr">open source</a></div> </div> </div> <div class="field field--name-field-document field--type-file field--label-above"> <div class="field__label">Fichier</div> <div class="field__item"> <span class="file file--mime-application-pdf file--application-pdf"> <a href="/sites/default/files/memoirepierrerochet.pdf" type="application/pdf">memoirepierrerochet.pdf</a></span> </div> </div> Tue, 02 Feb 2021 11:01:12 +0000 gestionnaire 718 at https://ertim.inalco.fr Correction orthographique de corpus bruités pour l'amélioration d'un agent conversationnel dans le domaine bancaire https://ertim.inalco.fr/node/612 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Correction orthographique de corpus bruités pour l&#039;amélioration d&#039;un agent conversationnel dans le domaine bancaire</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item">Morgane Dehareng</div> </div> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2018</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">Ce mémoire porte sur l&#039;étude de l&#039;impact de la correction orthographique sur le taux de compréhension d&#039;un agent conversationnel à domaine fermé en milieu bancaire. L&#039;objectif de ce travail est de développer une solution capable de corriger les erreurs d&#039;orthographe des conversations clients avant que celles-ci ne soient traitées par l&#039;agent conversationnel. Nous avons utilisé le logiciel Hunspell pour générer des candidats à la correction. Dans un premier temps, nous avons centré notre approche sur la correction mot par mot. Par la suite, nous avons utilisé les contextes et les plongements lexicaux afin de sélectionner le meilleur candidat. Enfin, une analyse des résultats obtenus permet de conclure à une amélioration de la compréhension de l&#039;agent conversationnel.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2155" hreflang="fr">agent conversationnel</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2464" hreflang="fr">ibm watson assistant</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2465" hreflang="fr">correction orthographique</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2466" hreflang="fr">hunspell</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2467" hreflang="fr">word embeddings</a></div> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 612 at https://ertim.inalco.fr Response Generation in a Dialogue System: Bouncing Back with Word Embeddings https://ertim.inalco.fr/node/606 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Response Generation in a Dialogue System: Bouncing Back with Word Embeddings</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item">Noor Alkhadhar</div> </div> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2018</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">Nous nous proposons de réaliser un système de dialogue expérimental robuste doté d&#039;un mécanisme de génération de réponses sans règles linguistiques prédéfinies ni base de connaissances associée. Pour cela, nous nous inspirons d’études mettant en évidence la capacité des plongements lexicaux à encoder des propriétés morphologiques et sémantiques dans la composition de leurs vecteurs (Mikolov et al., 2013 ; Gladkova et al., 2016 ; Drozd et al., 2016 ; Finley et al., 2017). Notre hypothèse est qu’il est possible de générer une réponse sémantiquement pertinente à partir de l&#039;énoncé précédant dans un dialogue. Les plongements lexicaux peuvent alors être considérés comme une modélisation de l&#039;expérience sémantique du chatbot. Aussi avons-nous réalisé un système qui, lorsqu&#039;il reçoit un input humain, analyse la phrase et en extrait les éléments pertinents. Ils sont utilisés pour extraire des plongements lexicaux des unités lexicales sémantiquement liées. Puis, un générateur de phrase prend le relais en prenant deux paramètres : la longueur maximale de la phrase et le mot du début, qui correspond à un des mots extraits des plongements lexicaux. Il en résulte un chatbot poétique, aux réponses parfois surréalistes, qui a toujours son mot à dire.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2155" hreflang="fr">agent conversationnel</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2445" hreflang="fr">plongements lexicaux</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2446" hreflang="fr">génération automatique de texte</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2447" hreflang="fr">sémantique lexicale et textuelle</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2364" hreflang="fr">apprentissage automatique</a></div> </div> </div> <div class="field field--name-field-document field--type-file field--label-above"> <div class="field__label">Fichier</div> <div class="field__item"> <span class="file file--mime-application-pdf file--application-pdf"> <a href="/sites/default/files/ALKHADHAR_Noor_memoire_final-ish.pdf" type="application/pdf">ALKHADHAR_Noor_memoire_final-ish.pdf</a></span> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 606 at https://ertim.inalco.fr Les agents conversationnels https://ertim.inalco.fr/node/169 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Les agents conversationnels</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2002</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">Ce mémoire propose d&#039;étudier les agents conversationnels. La première partie sera consacrée à la définition et à la description des agents et de leur application. Elle comprendra également un état de l&#039;art des outils existants et une présentation de l&#039;agent ALICE et du langage AIML.La deuxième partie s&#039;intéressera à l&#039;aspect linguistique de ces agents. Elle sera introduite par une brève présentation du dialogue homme-machine et des systèmes de question réponse. Une étude relative aux agents de langue anglaise sera l&#039;occasion de soulever les difficultés en matière d&#039;adaptation de ces agents au français. Une présentation des quelques agents en langue française existants, permettra de vérifier certaines des hypothèses formulées. La conclusion sera l&#039;occasion de faire un point sur le sujet et de poser la question du comportement des utilisateurs face à ces interfaces. </div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2155" hreflang="fr">agent conversationnel</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/867" hreflang="fr">TAL</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2156" hreflang="fr">AIML</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2157" hreflang="fr">applications</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2158" hreflang="fr">ALICE</a></div> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 169 at https://ertim.inalco.fr