Abstract FR:

Cette these propose une modelisation en informatique de l'interpretation des enonces en langue naturelle. La demarche est experimentale, elle consiste a analyser le deroulement des interactions langagieres pour construire un modele computationel a partir de ce qui est observe. Dans ce modele, l'apprentissage par l'interaction homme-machine a ete choisi comme mode de conception par amorce d'un systeme d'interpretation. Dans les modeles logiques de la semantique, l'analyse d'un enonce a pour resultat une representation du sens sous forme d'expression ou de graphe. Ici, dans une problematique de dialogue homme-machine, l'interpretation a pour objectif d'extraire du materiau linguistique les contraintes semantiques conditionnant les enchainements conversationnels possibles. Ces contraintes sont obtenues par une recherche de dependance semantique entre les lexemes de l'enonce a partir des connaissances du systeme sur les significations des lexemes. Ces connaissances paradigmatiques sont des systemes hierarchiques de tables produites par combinatoire des differences entre les significations, et lorsqu'un mot est polysemique, ses significations prennent place dans plusieurs de ces tables. Les systemes de tables sont construits dans un processus interactif entre la machine et un partenaire humain. Le processus d'interpretation consiste a rechercher des isotopies reduisant la polysemie lexicale et assurant la cohesion et la coherence des enonces. Les interpretations de la machine sont soumises a la validation du partenaire humain. Si elles ne sont pas jugees satisfaisantes, c'est qu'il manque des connaissances paradigmatiques. Il convient alors de relancer la boucle interactive afin de decrire de nouvelles significatifs en introduisant de nouvelles differences, puis d'executer a nouveau le calcul interpretatif. Par l'interaction avec un partenaire humain qui analyse des dialogues reels, des connaissances semantique