Les connecteurs discursifs ont on rôle important dans l’interprétation des discours (dialogiques ou pas), donc lorsqu’il s’agit de produire des énoncés, le choix des mots qui relient les énoncés (par exemple, en dialogue oral) s’avère essentiel pour assurer la compréhension des visées illocutoires des locuteurs. En linguistique computationnelle, le problème a été abordé surtout au niveau de l’interprétation des discours monologiques, tandis que pour le dialogue, les recherches se sont limitées en général à établir une correspondance quasiment biunivoque entre relations rhétoriques et connecteurs. Dans ce papier nous proposons un mécanisme pour guider la génération des connecteurs concessifs en dialogue, à la fois du point de vue discursif et sémantique ; chaque connecteur considéré sera contraint par un ensemble de conditions qui prennent en compte la cohérence du discours et la pertinence sémantique de chaque mot concerné. Les contraintes discursives, exprimées dans un formalisme dérivé de la SDRT (« Segmented Discourse Representation Theory ») seront plongées dans des contraintes sémantiques sur les connecteurs, proposées par l’école genevoise (Moeschler), pour enfin évaluer la cohérence du discours résultant de l’emploi de ces connecteurs.

Traiter les erreurs en dialogue homme-machine est un problème difficile compte-tenu des multiples sources possibles depuis la reconnaissance de la parole jusqu’à la génération en passant par d’autres modules comme l’analyse sémantique, l’interprétation pragmatique ou la gestion du dialogue. Dans cet article, ce problème est envisagé dans le but d’apporter de la généricité et de la robustesse au système ; il est traité au niveau du contrôleur de dialogue. Les différents types d’erreurs sont d’abord identifiés et regroupés en deux catégories qui seules ont un sens vis-à-vis de l’utilisateur : les incompréhensions et les malentendus. Puis, ces deux catégories d’erreur sont traitées de manière spécifique pour que le système puisse générer une réponse convenable et intelligente à l’utilisateur, sans rupture de dialogue. L’expérimentation effectuée en appliquant cette approche au système de dialogue Mélina présente des résultats prometteurs pour traiter les erreurs en dialogue.

Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d’interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d’un exemple.

La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.

Cet article présente deux corpus francophones de dialogue oral (OTG et ECOLE_MASSY) mis librement à la disposition de la communauté scientifique. Ces deux corpus constituent la première livraison du projet Parole Publique initié par le laboratoire VALORIA. Ce projet vise la constitution d’une collection de corpus de dialogue oral enrichis par annotation morpho-syntaxique. Ces corpus de dialogue finalisé sont essentiellement destinés à une utilisation en communication homme-machine.