Response selection for end-to-end retrieval-based dialogue systems

Le besoin croissant en assistance humaine a poussé les chercheurs à développer des systèmes de dialogue automatiques, intelligents et infatigables qui conversent avec les humains dans un langage naturel pour devenir soit leurs assistants virtuels ou leurs compagnons. L industrie des systèmes de dial...

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Main Authors : Boussaha Basma El Amel (Auteur), Morin Emmanuel (Directeur de thèse), Hernandez Nicolas (Directeur de thèse), Jacquin Christine (Directeur de thèse), Estève Yannick (Président du jury de soutenance), Béchet Frédéric (Rapporteur de la thèse), Rosset Sophie (Rapporteur de la thèse)
Corporate Authors : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Université Bretagne Loire 2016-2019 (Autre partenaire associé à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thesis
Language : anglais
Title statement : Response selection for end-to-end retrieval-based dialogue systems / Basma El Amel Boussaha; sous la direction de Emmanuel Morin et de Nicolas Hernandez et de Christine Jacquin
Published : 2019
Online Access : Via Nantes Université network
Online Access note : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2019
Subjects :
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200 1 |a Response selection for end-to-end retrieval-based dialogue systems  |f Basma El Amel Boussaha  |g sous la direction de Emmanuel Morin et de Nicolas Hernandez et de Christine Jacquin 
214 1 |d 2019 
230 |a Données textuelles 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Université Bretagne Loire (COMUE), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Yannick Estève (Président du jury) ; Frédéric Béchet, Sophie Rosset (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Informatique  |e Nantes  |d 2019 
330 |a Le besoin croissant en assistance humaine a poussé les chercheurs à développer des systèmes de dialogue automatiques, intelligents et infatigables qui conversent avec les humains dans un langage naturel pour devenir soit leurs assistants virtuels ou leurs compagnons. L industrie des systèmes de dialogue est devenue populaire cette dernière décennie, ainsi, plusieurs systèmes ont été développés par des industriels comme des académiques. Dans le cadre de cette thèse, nous étudions les systèmes de dialogue basés sur la recherche de réponse qui cherchant la réponse la plus appropriée à la conversation parmi un ensemble de réponses prédéfini. Le défi majeur de ces systèmes est la compréhension de la conversation et l identification des éléments qui décrivent le problème et la solution qui sont souvent implicites. La plupart des approches récentes sont basées sur des techniques d apprentissage profond qui permettent de capturer des informations implicites. Souvent, ces approches sont complexes ou dépendent fortement du domaine. Nous proposons une approche de recherche de réponse de bout en bout, simple, efficace et indépendante du domaine et qui permet de capturer ces informations implicites. Nous effectuons également plusieurs analyses afin de déterminer des pistes d amélioration. 
330 |a The increasing need of human assistance pushed researchers to develop automatic, smart and tireless dialogue systems that can converse with humans in natural language to be either their virtual assistant or their chat companion. The industry of dialogue systems has been very popular in the last decade and many systems from industry and academia have been developed. In this thesis, we study retrieval-based dialogue systems which aim to find the most appropriate response to the conversation among a set of predefined responses. The main challenge of these systems is to understand the conversation and identify the elements that describe the problem and the solution which are usually implicit. Most of the recent approaches are based on deep learning techniques which can automatically capture implicit information. However these approaches are either complex or domain dependent. We propose a simple, end-to-end and efficient retrieval-based dialogue system that first matches the response with the history of the conversation on the sequence-level and then we extend the system to multiple levels while keeping the architecture simple and domain independent. We perform several analyzes to determine possible improvements. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Sélection de Réponses pour les Systèmes de Dialogue Basés sur la Recherche de Réponse de Bout en Bout  |z fre 
606 |3 PPN223540633  |a Apprentissage profond  |2 rameau 
606 |3 PPN24064901X  |a Agents conversationnels  |2 rameau 
606 |3 PPN030971098  |a Réseaux neuronaux (informatique)  |2 rameau 
608 |3 PPN027253139  |a Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
610 0 |a ... 
676 |a 006.3 
686 |a 004  |2 TEF 
700 1 |3 PPN249081563  |a Boussaha  |b Basma El Amel  |f 1993-....  |4 070 
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801 3 |a FR  |b Abes  |c 20230302  |g AFNOR 
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