Bassam Jabaian - Systèmes de compréhension et de traduction de la parole : vers une approche unifiée

La généralisation de l’usage des systèmes de dialogue homme-machine accroît la nécessité du développement rapide des différents composants de ces systèmes. Les systèmes de dialogue peuvent être conçus pour différents domaines d’application et dans des langues différentes. La nécessité d’une production rapide pour de nouvelles langues reste un problème ouvert et crucial auquel il est nécessaire d’apporter des solutions efficaces. Nos travaux s’intéressent particulièrement au module de compréhension de la parole et proposent des approches pour la portabilité rapide peu coûteuse de ce module. Les méthodes statistiques ont montré de bonnes performances pour concevoir les modules de compréhension de la parole pour l’étiquetage sémantique de tours de dialogue. Cependant ces méthodes nécessitent de larges corpus pour être apprises. La collecte de ces corpus est aussi coûteuse en temps et en expertise humaine. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs approches pour porter un système de compréhension d’une langue vers une autre en utilisant les techniques de la traduction automatique. Les premiers travaux consistent à appliquer la traduction automatique à plusieurs niveaux du processus de portabilité du système de compréhension afin de réduire le coût lié à la production de nouvelles données d’apprentissage. Les résultats expérimentaux montrent que l’utilisation de la traduction automatique permet d’obtenir des systèmes performant avec un minimum de contribution humaine. Nos travaux impliquant à la fois de la compréhension de la parole et de la traduction automatique nous avons effectué une comparaison approfondie entre les méthodes utilisées pour chacune des tâches et nous avons proposé un décodage conjoint basé sur une méthode discriminante qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de graphe qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre tous les composants du système de dialogue.