| Title: |
Extraction de motifs dialogiques bidimensionnels |
| Authors: |
Alès, Zacharie; Pauchet, Alexandre; Knippel, Arnaud; Vercouter, Laurent; Gout, Christian |
| Contributors: |
Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (LITIS); Université Le Havre Normandie (ULH); Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN); Normandie Université (NU)-Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (INSA Rouen Normandie); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA); Laboratoire de Mathématiques de l'INSA de Rouen Normandie (LMI); Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (INSA Rouen Normandie); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU); Equipe Multi-agent, Interaction, Décision (LITIS - MIND); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Le Havre Normandie (ULH) |
| Source: |
Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014 ; https://hal.science/hal-00989237 ; Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, Rouen, France |
| Publisher Information: |
CCSD |
| Publication Year: |
2014 |
| Collection: |
Normandie Université: HAL |
| Subject Terms: |
modélisation du dialogue; motifs dialogiques; Extraction de régularités; [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] |
| Subject Geographic: |
Rouen; France |
| Description: |
National audience ; Cet article aborde le problème de l'extraction de régularités dans des dialogues sous la forme de motifs dialogiques. Nous présentons un algorithme de programmation dynamique en O(n3 ) permettant d'extraire de tableaux bidimensionnels d'annotations représentant des dialogues, des motifs récurrents. Cet algorithme, combiné à une méthode de clustering permet d'obtenir des régularités caractéristiques d'un corpus annoté. Les paramètres de la méthode sont évalués par tests statistiques. |
| Document Type: |
conference object |
| Language: |
French |
| Availability: |
https://hal.science/hal-00989237; https://hal.science/hal-00989237v1/document; https://hal.science/hal-00989237v1/file/rfia2014_submission_94.pdf |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| Accession Number: |
edsbas.CF072E |
| Database: |
BASE |