Design of a natural language processing chain for an assistant conversational agent
Conception d'une chaîne de traitement de la langue naturelle pour un agent conversationnel assistant
Résumé
With the increasing number of novice users of computer applications, the need for efficient assistance has become critical. To supply the need, we suggest using an Assistant Conversational Agent (ACA), that is an interface allowing the use of natural language (used spontaneously when a problem arises) and providing a reassuring presence to the users. A preliminary study details the constitution (combining collection and the use of thesauri) of a corpus of requests, which need is justified. This corpus of 11626 requests is compared with others, and we show that it covers the studied domain of assistance and moreover, contains requests regarding controlling of the application and chatting with the agent. This corpus provides a sound foundation for the conception of a syntactico-semantic analyzer of natural language requests, using a set of semantic keys, a set of analysis rules and a set of transformation rules. In output, requests are expressed in a formal language (DAFT) for which we provide the syntax and the semantics. The analyzer is evaluated by comparing a manual annotation and the requests automatically produced, and we consider the use of some supervised machine learning approaches in order to identify conversational activities. The methodology followed is validated through the integration of an ACA into an existing Web application for cooperative music prototyping. Finally, we describe the required architecture for the rational agent in charge of defining the reactions based on the formal requests expressed in DAFT and on the model of the application, emphasizing the need for a cognitive model.
Avec le nombre croissant d'utilisateurs novices des applications informatiques, le besoin d'une aide efficace est devenu critique. Afin de répondre à ce besoins, nous suggérons d'utiliser un Agent Conversationnel Assistant (ACA), c'est-à-dire une interface permettant l'utilisation de la langue naturelle (en effet celle-ci est utilisée spontanément dès qu'un problème surgit) ainsi qu'une présence rassurante pour les utilisateurs.Une étude préliminaire détaille la constitution (en combinant la collecte et l'utilisation de thesaurus) d'un corpus de requêtes dont nous justifions le besoin. Ce corpus de 11626 requêtes est comparé avec d'autres corpus existants et nous montrons qu'il couvre le domaine étudié d'aide et que de plus, il contient des requêtes portant d'une part sur le contrôle de l'application et d'autre part des phrases de 'clavardage'. Ce corpus fournit une base saine pour la conception d'un analyseur syntactico-sémantique de requêtes en langage naturel, utilisant un jeu de classes (keys) sémantiques, un jeu de règles d'analyse et un jeu de règles de transformation. En entrée, les requêtes sont exprimées dans un langage formel (DAFT) pour lequel nous proposons une syntaxe et une sémantique. L'analyseur est alors évalué en comparant une annotation manuelle avec les requêtes produites automatiquement et nous étudions l'usage de techniques d'apprentissage supervisé afin d'identifier les classes d'activités conversationnelles. La méthodologie employée est validée via l'intégration d'un ACA dans une application Web existante , dédiée au prototypage collectif de la musique sur Internet. Enfin, nous décrivons l'architecture requise pour implémenter un agent rationnel qui a pour rôle de définir les réactions aux requêtes formelles des usagers, exprimées en DAFT ainsi que le modèle de l'application assistée, mettant ainsi en lumière le besoin d'un modèle cognitif.
Loading...