https://ertim.inalco.fr/ fr https://ertim.inalco.fr/node/716 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Exploration des apports de la génération automatique de texte à la production de jeux vidéo</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 - 11:49</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item"> Mélanie López Malet</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">Notre travail cherche à appliquer le modèle de langage de très grande taille<br /> GPT-3 au domaine du jeu vidéo. Le but est de voir dans quelle mesure ce système<br /> s’adapte aux spécificités de cette industrie, autant pour la production du contenu<br /> narratif que pour la génération de dialogues de façon dynamique. Si ses faiblesses<br /> impliquent de mettre en place des stratégies de supervision du contenu généré,<br /> nombreux, ses performances permettent de développer une réflexion sur<br /> l’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus créatifs et, plus<br /> largement sur de nouveaux modes d’interaction du joueur avec le médium<br /> vidéoludique.<br /> </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/2446" hreflang="fr">génération automatique de texte</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2661" hreflang="fr">jeu vidéo</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2662" hreflang="fr">intelligence artificielle</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2663" hreflang="fr">technologies conversationnelles</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2664" hreflang="fr">apprentissage profond</a></div> </div> </div> Tue, 02 Feb 2021 10:49:42 +0000 gestionnaire 716 at https://ertim.inalco.fr 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