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        <title>Réseau bayesien pour un modèle d‘utilisateur et un module de compréhension pour l‘optimisation des systèmes de dialogues</title>
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        <dateIssued>2005-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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    <abstract>Dans cet article, un environnement modulaire pour la simulation automatique de dialogues homme-machine est proposé. Cet environnement comprend notamment un modèle d‘utilisateur consistant dirigé par le but et un module de simulation de compréhension de parole. Un réseau bayésien est à la base de ces deux modèles et selon les paramètres utilisés, il peut générer un comportement d‘utilisateur cohérent ou servir de classificateur de concepts. L‘environnement a été utilisé dans le contexte de l‘optimisation de stratégies de dialogue sur une tâche simple de remplissage de formulaire et les résultats montrent qu‘il est alors possible d‘identifier certains dialogues problématiques du point de vue de la compréhension.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Réseau bayesien pour un modèle d‘utilisateur et un module de compréhension pour l‘optimisation des systèmes de dialogues
%A Pietquin, Olivier
%Y Jardino, Michèle
%S Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2005
%8 June
%I ATALA
%C Dourdan, France
%G fra
%F pietquin-2005-reseau
%X Dans cet article, un environnement modulaire pour la simulation automatique de dialogues homme-machine est proposé. Cet environnement comprend notamment un modèle d‘utilisateur consistant dirigé par le but et un module de simulation de compréhension de parole. Un réseau bayésien est à la base de ces deux modèles et selon les paramètres utilisés, il peut générer un comportement d‘utilisateur cohérent ou servir de classificateur de concepts. L‘environnement a été utilisé dans le contexte de l‘optimisation de stratégies de dialogue sur une tâche simple de remplissage de formulaire et les résultats montrent qu‘il est alors possible d‘identifier certains dialogues problématiques du point de vue de la compréhension.
%U https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.17/
%P 481-486

Markdown (Informal)

[Réseau bayesien pour un modèle d’utilisateur et un module de compréhension pour l’optimisation des systèmes de dialogues](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.17/) (Pietquin, JEP/TALN/RECITAL 2005)

• Réseau bayesien pour un modèle d’utilisateur et un module de compréhension pour l’optimisation des systèmes de dialogues (Pietquin, JEP/TALN/RECITAL 2005)

ACL

• Olivier Pietquin. 2005. Réseau bayesien pour un modèle d’utilisateur et un module de compréhension pour l’optimisation des systèmes de dialogues. In Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 481–486, Dourdan, France. ATALA.