Abstract FR:

Un moyen d'améliorer les performances et l'ergonomie des systèmes de dialogue oral est d'essayer de prédire le contenu du prochain énoncé de l'utilisateur. Dans cette thèse, nous décrivons une méthode originale basée sur deux mécanismes indépendants et complémentaires de prédictions, qui sont mis en œuvre dans le système de dialogue oral sundial. Nous utilisons pour ce faire des informations fournies par le gestionnaire de dialogue. Ces informations comportent un contenu intentionnel (liste d'actes de dialogue), et un contenu propositionnel (types sémantiques associes a la tache a réaliser). Le mécanisme de prédictions statiques correspond à la reconnaissance d'états caractéristiques du dialogue et de la résolution de la tâche à partir des prédictions dialogiques. La reconnaissance d'un état particulier permet d'activer un sous lexique et une grammaire de paires de mots particuliers. Ces modèles de langage ont été construits par avance à partir d'un corpus. Le mécanisme de prédictions dynamiques est base sur deux types d'épreuves appliquées aux hypothèses produites par l'analyse linguistique du système. Dans le premier type d'épreuve (sémantique), le focus et ses possibles glissements sont déterminés à partir du contenu propositionnel des prédictions dialogiques et sont comparées aux hypothèses. Le second type d'épreuve (dialogique) correspond au repérage des marqueurs dialogiques sur la forme de surface des hypothèses. L'hypothèse qui est choisie en final est celle qui obtient le meilleur score aux deux types d'épreuves. Des tests montrent une amélioration très nette du taux de compréhension des phrases par le système de dialogue lorsqu'il utilise ces deux mécanismes.