Construction et stratégie d'exploitation des réseaux de confusion en lien avec le contexte applicatif de la compréhension de la parole, Confusion netw

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Sous la direction de Renato De Mori Thèse soutenue le 11 décembre 2008: Avignon Cette thèse s'intéresse aux réseaux de confusion comme représentation compacte et structurée des hypothèses multiples produites par un moteur de reconnaissance de parole et transmises à un module de post-traitement applicatif. Les réseaux de confusion (CN pour Confusion Networks) sont générés à partir des graphes de mots et structurent l'information sous la forme d'une séquence de classes contenant des hypothèses de mots en concurrence. Le cas d'usage étudié dans ces travaux est celui des hypothèses de reconnaissance transmises à un module de compréhension de la parole dans le cadre d'une application de dialogue déployée par France Telecom. Deux problématiques inhérentes à ce contexte applicatif sont soulevées. De façon générale, un système de dialogue doit non seulement reconnaître un énoncé prononcé par un utilisateur, mais aussi l'interpréter afin de déduire sons sens. Du point de vue de l'utilisateur, les performances perçues sont plus proches de celles de la chaîne complète de compréhension que de celles de la reconnaissance vocale seule. Ce sont ces performances que nous cherchons à optimiser. Le cas plus particulier d'une application déployée implique de pouvoir traiter des données réelles et donc très variées. Un énoncé peut être plus ou moins bruité, dans le domaine ou hors-domaine, couvert par le modèle sémantique de l'application ou non, etc. Étant donnée cette grande variabilité, nous posons la question de savoir si le fait d'appliquer les mêmes traitements sur l'ensemble des données, comme c'est le cas dans les approches classiques, est une solution adaptée. Avec cette double perspective, cette thèse s'attache à la fois à enrichir l'algorithme de construction des CNs dans le but d'optimiser globalement le processus de compréhension et à proposer une stratégie adéquate d'utilisation des réseaux de confusion dans le contexte d'une application réelle. Après une analyse des prop

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