Traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2008

Semantic heterogeneity management for human-agent and agent-agent interaction

Traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent

Laurent Mazuel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 862978

Résumé

The main purpose of this thesis is the management of semantic heterogeneity in human-agent and agent-agent interaction. We especially focus on the situation where a software agent, supplied with a knowledge representation model, has to understand requests coming from different interlocutors; either it is a human user or another software agent.
Most work in this domain either focus on human-agent interaction or agent-agent interaction. On the contrary, we suggest that it is possible to use a common interaction model for both situations. Then, we first present a semantic interpretation algorithm of the request independent of the given interaction type (human-agent or agent-agent). This algorithm considers the ratio between « what is understood » of the request and « what is possible » for the machine. This ratio is used in an answering strategies system based upon a semantic relatedness measure. We then propose our relatedness measure, designed to take into account more information that measures currently do.
We then study the implementation made for the human-agent and the agent-agent interactions. For the human-agent interaction, we have to model natural language requests. For the agent-agent implementation, we propose a new version of our architecture which relies upon an interaction protocol between agents.
Le thème général de cette thèse est le traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent. Plus précisément, nous étudions le cas où un agent informatique muni d'un modèle de représentation de ses connaissances doit traiter des demandes envoyées par d'autres interlocuteurs, qu'il s'agisse d'utilisateurs humains ou d'agents informatiques.
La plupart des approches segmentent ce traitement en fonction de l'émetteur de la demande (humain ou agent). Nous pensons au contraire qu'il est possible de proposer un modèle d'interaction commun aux deux situations. Ainsi, nous présentons d'abord un algorithme d'interprétation sémantique de la commande indépendant du type d'interaction (humain-agent ou agent-agent). Cet algorithme considère le rapport entre « ce qui est compris » de la commande et « ce qui est possible » pour la machine. Ce rapport intervient dans un système de sélection de réponses basé sur une mesure de degré de relation sémantique. Nous proposons ensuite une telle mesure, conçue pour prendre en compte plus d'informations que la plupart des mesures actuelles.
Nous étudions ensuite les implémentations que nous avons faites dans les cadres humain-agent et agent-agent. Pour l'implémentation humain-agent, l'une des spécificités est l'utilisation d'une langue naturelle, impliquant le besoin d'utiliser des outils de modélisation de la langue. Pour l'implémentation agent-agent, nous proposerons une adaptation de notre architecture, en s'appuyant sur des protocoles d'interactions entre agents.
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Dates et versions

tel-00413004 , version 1 (02-09-2009)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00413004 , version 1

Citer

Laurent Mazuel. Traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2008. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00413004⟩
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