IDS
Évènements
Soutenance de HDR de Chloé Clavel
Lundi 29 mai à 14H00, Amphi B312
Télécom ParisTech -- 46, rue Barrault -- 75013 Paris

Analyse des opinions dans les interactions

Candidat
Chloé Clavel
Date
Lundi 29 mai 2017 à 14H00
Lieu
Télécom ParisTech -- Site Barrault -- Amphi B312
Membres du jury
Rapporteurs
  • Dirk Heylen (Université twente, Pays-Bas),
  • Nicolas Sabouret (Université Paris-Sud),
  • Bjorn Schuller (Imperial College London).
Examinateurs
  • Frédéric Béchet (Aix-Marseille Université),
  • Mohamed Chetouani (Université Pierre et Marie Curie),
  • Patrick Paroubek (Université Paris-Sud).

Les travaux que je présente en vue de l'obtention de l'habilitation à diriger des recherches ont été menés à Telecom-ParisTech et à EDF Lab. Le premier axe de mon activité de recherche concerne l'analyse des opinions dans les interactions humain-humain (conversations téléphoniques des centres d'appels, enquêtes de satisfaction, forums de relation client, données de micro-blogging données conversationnelles avec le conseiller virtuel d'EDF et interactions face à face avec un agent conversationnel animé). J'ai pu dans ce cadre constituer, à partir des données d'entreprise, des corpus in-the-wild riches en expressions spontanées. C'est sur ces corpus et d'autres corpus académiques disponibles que j'ai développé des modèles d'opinions et de sentiments. Les modèles d'opinions construits reposent sur des grammaires constituées de lexiques et de règles linguistiques et sur des méthodes d'apprentissage hybrides permettant d'intégrer des connaissances linguistiques au sein d'algorithmes d'apprentissage automatique. Dans le cadre des corpus issus d'interactions orales, j'ai travaillé sur la caractérisation des phénomènes de parole spontanée (disfluence, parole superposée) et sur la modélisation jointe des paramètres acoustiques et des marqueurs linguistiques. Dans le cadre des corpus issus d'interactions écrites, les structures énonciatives propres à la communication virtuelle et ses spécificités rédactionnelles ont également été étudiées. Dans le contexte de l'interaction humain-agent, mes contributions portent sur la mise en place d'une méthode de détection des opinions et des sentiments qui ancre son fonctionnement dans le contexte de l'interaction, avec la prise en compte, d'une part, du contexte dialogique (paires adjacentes et énoncés précédents de l'utilisateur) et des modalités communicatives de l'agent et, d'autre part, de la structure de Topic donnée par le scénario d'interaction. Par ailleurs, j'ai choisi de travailler sur des modélisations fines du phénomène des opinions/sentiments, en le circonscrivant aux goûts de l'utilisateur (likes et dislikes) et aux opinions des utilisateurs envers l'interaction (pour la détection d'interactions problématiques).

Le deuxième axe de mon activité de recherche porte sur les stratégies d'interactions socio-émotionnelles de l'agent face à un utilisateur humain et sur la génération chez l'agent d'énoncés porteurs d'attitudes. La complémentarité de ces deux axes repose sur l'intégration du système d'analyse de sentiments décrit dans le paragraphe précédent dans les stratégies d'interactions socio-émotionnelles de l'agent. Nous nous sommes focalisés sur le contenu verbal avec la mise en place de stratégies permettant de décider de l'alignement ou non de l'agent sur l'attitude de l'utilisateur et d'instancier les paramètres de réalisation d'un tel alignement. Enfin, concernant la génération des énoncés de l'agent, nous avons travaillé au niveau prosodique, notamment. Deux approches méthodologiques ont été choisies : une approche basée sur l'annotation manuelle des signaux prosodiques suivie d'une analyse statistique des corrélats perceptifs et une approche basée sur l'apprentissage automatique de séquences de signaux à partir d'un corpus avec l'extraction automatique de descripteurs prosodiques et l'extraction automatique de règles temporelles d'association.


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