{"id":19522,"date":"2021-06-03T11:03:25","date_gmt":"2021-06-03T18:03:25","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/exploitation-des-actes-de-parole-pour-lia-conversationnelle\/"},"modified":"2021-07-29T09:12:12","modified_gmt":"2021-07-29T16:12:12","slug":"exploitation-des-actes-de-parole-pour-lia-conversationnelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/engineering-fr\/exploitation-des-actes-de-parole-pour-lia-conversationnelle\/","title":{"rendered":"Exploitation des actes de parole pour l&rsquo;\u2019IA conversationnelle"},"content":{"rendered":"<p><em>Ce billet de blog vient en compl\u00e9ment de ma pr\u00e9sentation lors de la conf\u00e9rence \u00a0REWORK du 28\u00a0 avril \u00a02021. Les diapositives de la conf\u00e9rence sont disponibles <\/em><a href=\"https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/1Pv84LsgvoAuHKgO_zGskm9Cxf1B_wtUh\/view?usp=sharing\"><br \/>\n  <em>ici<\/em><br \/>\n<\/a><em>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Leveraging Speech Acts for Conversational AI | Cisco\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Y7eSC97fr5c?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>La compr\u00e9hension du langage naturel (NLU) est un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de tout syst\u00e8me d&rsquo;\u2019IA conversationnelle. Typiquement, dans un syst\u00e8me de dialogue orient\u00e9 sur une t\u00e2che, la NLU consiste en des classificateurs charg\u00e9s d&rsquo;\u2019identifier l&rsquo;\u2019intention de l&rsquo;\u2019utilisateur et les cr\u00e9neaux ou entit\u00e9s pr\u00e9sents. Le gestionnaire de dialogue s&rsquo;\u2019appuie sur ce r\u00e9sultat pour s\u00e9lectionner l&rsquo;\u2019\u00e9tat de dialogue appropri\u00e9 et prend les mesures correspondantes pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande de l&rsquo;\u2019utilisateur. Dans certains cas, il n&rsquo;\u2019est pas possible de d\u00e9finir clairement une intention, ou bien il arrive que le simple fait de conna\u00eetre l&rsquo;\u2019intention et les entit\u00e9s pr\u00e9sentes dans la demande de l&rsquo;\u2019utilisateur ne permette pas de fournir suffisamment d&rsquo;\u2019informations pour que le gestionnaire de dialogue adopte la mesure optimale. Prenons comme exemple l&rsquo;\u2019interaction suivante entre un utilisateur et un robot sur un site\u00a0 Wweb de vente au d\u00e9tail de v\u00eatements \u00a0:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-12396\" src=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png\" alt=\"Compr\u00e9hension du langage naturel (NLU)\" width=\"2928\" height=\"1060\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png 980w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-300x109.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-1024x371.png 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-768x278.png 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-1536x556.png 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-2048x741.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2928px) 100vw, 2928px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>L&rsquo;\u2019utilisateur commence l&rsquo;\u2019interaction par une salutation, suivie d&rsquo;\u2019une demande de recherche d&rsquo;\u2019un produit sp\u00e9cifique. Dans ces deux cas, l&rsquo;\u2019intention et les cr\u00e9neaux identifi\u00e9s sont suffisants pour que le robot r\u00e9ponde intelligemment et r\u00e9ussisse \u00e0 fournir une recommandation pertinente \u00e0 l&rsquo;\u2019utilisateur. Le probl\u00e8me survient lorsque l&rsquo;\u2019utilisateur r\u00e9pond \u00e0 la recommandation en donnant son impression sur le produit. \u00c0 quelle intention ces requ\u00eates doivent-elles \u00eatre associ\u00e9es, et quelles entit\u00e9s doivent-elles \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es \u00a0? D&rsquo;\u2019habitude, nous g\u00e9rons ce genre de situation en invitant l&rsquo;\u2019utilisateur \u00e0 rediriger la conversation vers quelque chose de plus exploitable, tel que \u00a0: \u00ab \u00a0Hmm, je n&rsquo;\u2019ai pas bien compris. Pour voir plus d&rsquo;\u2019options, dites\u00a0 : \u00ab\u00a0Montrez-m&rsquo;\u2019en plus\u00a0\u00bb\u00a0 \u00bb.<\/p>\n<p>Bien que cette exp\u00e9rience utilisateur ne soit pas absolument terrible, nous pouvons rendre le bot plus intelligent en incorporant un module classificateur suppl\u00e9mentaire au syst\u00e8me\u00a0 NLU, afin d&rsquo;\u2019identifier les actes de parole ou les actes de dialogue.<\/p>\n<h2><strong>Que sont les actes de parole \u00a0?<\/strong><\/h2>\n<p>Un acte de parole saisit le contexte et l&rsquo;\u2019intention de l&rsquo;\u2019utilisateur dans chaque \u00e9nonc\u00e9 d&rsquo;\u2019une conversation. Ces intentions diff\u00e8rent des intentions de dialogue habituelles en ce qu&rsquo;\u2019elles sont de nature plus g\u00e9n\u00e9rale. Par exemple, \u00ab\u00a0Quel est le prix de ceci\u00a0?\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Quel temps fait-il aujourd&rsquo;\u2019hui\u00a0 ?\u00a0\u00bb peuvent appartenir respectivement aux intentions \u00ab\u00a0\u00ab\u00a0GET_COST\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0\u00ab\u00a0GET_WEATHER\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb, mais ils ont le m\u00eame acte de parole \u00a0: \u00ab\u00a0\u00ab\u00a0QUESTION\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb, ou si vous voulez plus de granularit\u00e9, \u00ab\u00a0\u00ab\u00a0WH-QUESTION\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb. Il existe diff\u00e9rentes taxonomies d&rsquo;\u2019actes de parole d\u00e9finies dans la litt\u00e9rature, et nous pouvons utiliser le sous-ensemble qui convient \u00e0 notre application. Pour avoir une meilleure id\u00e9e de ce que peuvent \u00eatre ces balises, reportez-vous \u00e0 la taxonomie <a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~jurafsky\/ws97\/manual.august1.html\">SWBD-DAMSL<\/a>, qui d\u00e9crit un riche ensemble de 42 \u00a0balises.<\/p>\n<h2><strong>Actes de parole pour la gestion du dialogue<\/strong><\/h2>\n<p>Dans l&rsquo;\u2019exemple d&rsquo;\u2019interaction robot\/utilisateur que nous avons pr\u00e9sent\u00e9e pr\u00e9c\u00e9demment, nous pourrions avoir des \u00e9tiquettes d&rsquo;\u2019actes de parole de \u00ab\u00a0SALUTATION\u00a0\u00bb (ou \u00ab\u00a0OUVERTURE CONVENTIONNELLE\u00a0\u00bb), \u00ab\u00a0QUESTION\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0OPINION-NEGATIVE\u00a0\u00bb pour les trois requ\u00eates de l&rsquo;\u2019utilisateur. Maintenant que nous savons que la derni\u00e8re expression de l&rsquo;\u2019utilisateur a \u00e9t\u00e9 une opinion n\u00e9gative envers la marque (\u00e9tiquet\u00e9e comme appartenant au type d&rsquo;\u2019entit\u00e9 \u00ab\u00a0cat\u00e9gorie\u00a0\u00bb), le gestionnaire de dialogue peut filtrer la liste recommand\u00e9e afin d&rsquo;\u2019exclure les options de la cat\u00e9gorie \u00ab\u00a0non appr\u00e9ci\u00e9\u00a0\u00bb.<\/p>\n<h2><strong>Les actes de parole pour identifier les \u00e9l\u00e9ments exploitables dans les conversations<\/strong><\/h2>\n<p>Une autre application int\u00e9ressante des actes de parole que nous avons exp\u00e9riment\u00e9e est leur utilisation pour extraire les points forts d&rsquo;\u2019une r\u00e9union. Contrairement au r\u00e9sum\u00e9 d&rsquo;\u2019articles de presse, qui est un probl\u00e8me bien \u00e9tudi\u00e9, il est difficile de fournir un r\u00e9sum\u00e9 extractif d&rsquo;\u2019une r\u00e9union (c&rsquo;\u2019est-\u00e0-dire les points saillants de celle-ci), car les donn\u00e9es annot\u00e9es sont difficiles \u00e0 localiser. Ce qui constitue un point fort rel\u00e8ve en grande partie de la subjectivit\u00e9. Un ing\u00e9nieur, par exemple, peut se concentrer sur les d\u00e9tails de mise en \u0153uvre discut\u00e9s lors de la r\u00e9union, alors qu&rsquo;\u2019un chef de produit n&rsquo;\u2019aura peut-\u00eatre pas besoin des d\u00e9tails techniques de fond. Cette subjectivit\u00e9, ainsi que la nature sensible des donn\u00e9es produites par la r\u00e9union, font qu&rsquo;\u2019il est difficile d&rsquo;\u2019obtenir des donn\u00e9es annot\u00e9es pour entra\u00eener un mod\u00e8le.<\/p>\n<p>La litt\u00e9rature et les enqu\u00eates internes ont montr\u00e9 que si les gens sont bien d\u2019accord sur une chose&rsquo;il y a une chose sur laquelle les gens sont d&rsquo;accord, c&rsquo;\u2019est que les actes et leur suivi doivent faire partie des principaux r\u00e9sultats d&rsquo;\u2019une r\u00e9union. Motiv\u00e9s par ce constat, nous nous concentrons sur l&rsquo;\u2019identification des points \u00e0 traiter lors des r\u00e9unions. Vous trouverez ci-dessous des exemples de ce que nous entendons par \u00ab\u00a0\u00e9l\u00e9ments exploitables\u00a0\u00bb. Il semble exister deux grandes cat\u00e9gories pour qualifier le mode d&rsquo;\u2019expression des actions\u00a0: un orateur promet une action, ou il donne un ordre. Cette observation fait des actes de parole une solution parfaite pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-12406\" src=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png\" alt=\"Les pr\u00e9occupations du locuteur\" width=\"2338\" height=\"1032\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png 980w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-300x132.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-1024x452.png 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-768x339.png 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-1536x678.png 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-2048x904.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2338px) 100vw, 2338px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>Nous d\u00e9finissons notre taxonomie des actes de parole pour cette t\u00e2che comme suit\u00a0 :<\/p>\n<ul>\n<li>Engagements [COM]\u00a0: un orateur promet de faire quelque chose.\n<ul>\n<li>\u00ab\u00a0Je vous enverrai les d\u00e9tails par e-mail\u00a0\u00bb.<\/li>\n<li>\u00ab\u00a0Je vais organiser une r\u00e9union avec J\u00e9r\u00e9my lundi\u00a0\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Directives [DIR]\u00a0: le locuteur demande \u00e0 l&rsquo;\u2019auditeur de faire quelque chose en r\u00e9ponse.\n<ul>\n<li>\u00ab\u00a0Peux-tu te synchroniser avec eux demain \u00a0?\u00a0\u00bb<\/li>\n<li>\u00ab\u00a0Quelle est votre estimation pour ce projet\u00a0?\u00a0\u00bb<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\u00c9laboration [ELB]\u00a0: le locuteur ajoute des informations compl\u00e9mentaires \u00e0 un COM ou un DIR.\n<ul>\n<li>\u00ab\u00a0Je vais organiser une r\u00e9union avec Emma aujourd&rsquo;\u2019hui. Le principal objectif est de discuter de ce projet avec elle pour clarifier les choses\u00a0\u00bb. (COM suivi de ELB)<\/li>\n<li>\u00ab\u00a0Vous devriez commencer \u00e0 travailler sur la documentation. Cela ne fera que faciliter le processus de partage\u00a0\u00bb. (DIR suivi de ELB)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Reconnaissance [ACK]\u00a0: le locuteur reconna\u00eet quelque chose.\n<ul>\n<li>\u00ab\u00a0Ah oui, \u00e7a a l&rsquo;\u2019air bien\u00a0\u00bb.<\/li>\n<li>\u00ab\u00a0En ce qui me concerne, c&rsquo;\u2019est d&rsquo;\u2019accord\u00a0\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Certains engagements et certaines directives ne sont pas forc\u00e9ment \u00e0 retenir dans la mesure o\u00f9 la port\u00e9e de leurs actions est limit\u00e9e \u00e0 la dur\u00e9e de la r\u00e9union. Par exemple\u00a0: \u00ab\u00a0Permettez-moi de partager mon \u00e9cran\u00a0\u00bb, ou \u00ab\u00a0Pouvez-vous voir ma fen\u00eatre\u00a0 Chrome \u00a0?\u00a0\u00bb. Pour tenir compte de ces cas, nous divisons les COM et les DIR en deux cat\u00e9gories\u00a0 : les COM en r\u00e9union (IM) et les DIR apr\u00e8s r\u00e9union (PM). Les phrases class\u00e9es COM-PM ou DIR-PM sont celles que nous souhaitons capturer pour l&rsquo;\u2019utilisateur en tant qu&rsquo;\u2019\u00e9l\u00e9ments exploitables.<\/p>\n<p>Nous affinons un mod\u00e8le pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 appel\u00e9 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/transformers\/model_doc\/roberta.html#robertaforsequenceclassification\">RoBERTa<\/a> (une variante de transformateur) sur 50\u00a0000\u00a0phrases de r\u00e9unions annot\u00e9es avec ces balises. La pr\u00e9cision du mod\u00e8le est d&rsquo;\u2019environ 82\u00a0% pour pr\u00e9dire l&rsquo;\u2019acte de parole correct lorsque le test est effectu\u00e9 sur un ensemble de 3\u00a0000\u00a0 phrases retenues. Pour \u00e9valuer l&rsquo;\u2019objectif final d&rsquo;\u2019identification des points cl\u00e9s des r\u00e9unions, nous avons demand\u00e9 \u00e0 deux annotateurs experts de baliser 12\u00a0 r\u00e9unions avec des \u00e9tiquettes binaires, en indiquant si chaque phrase de la r\u00e9union devait \u00eatre un point fort ou non. Le mod\u00e8le produit une pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9e de 88\u00a0%, c&rsquo;\u2019est-\u00e0-dire que 88 des 100 \u00a0points forts pr\u00e9dits par le mod\u00e8le \u00e9taient corrects. Le rappel, cependant, est de 42\u00a0%, ce qui signifie que plus de 50\u00a0% des faits saillants sont soit manqu\u00e9s par le mod\u00e8le, soit ne correspondent pas \u00e0 ce sch\u00e9ma d&rsquo;\u2019engagements ou de directives. Bien que cela laisse une grande marge d&rsquo;\u2019am\u00e9lioration, ce niveau de pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9 est tr\u00e8s encourageant.<\/p>\n<h2><strong>Autres applications<\/strong><\/h2>\n<p>Nous n&rsquo;\u2019avons pr\u00e9sent\u00e9 que deux applications dans lesquelles les actes de parole sont utiles, mais il en existe encore de nombreux autres cas d&rsquo;\u2019utilisation dans le monde r\u00e9el. Les actes de parole aident \u00e0 comprendre la structure globale d&rsquo;\u2019une conversation, ce qui peut \u00eatre utile pour analyser les journaux de conversation des centres d&rsquo;\u2019appels. Une r\u00e9cente <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2004.14257.pdf\">publication<\/a> visant \u00e0 g\u00e9rer automatiquement la politesse des phrases s&rsquo;\u2019appuie sur un classificateur d&rsquo;\u2019actes de parole pour identifier les phrases impolies, puis apporter les corrections n\u00e9cessaires. Il existe \u00e9galement quelques ensembles de donn\u00e9es ouverts que vous pouvez explorer, comme les corpus <a href=\"https:\/\/compprag.christopherpotts.net\/swda.html\">Switchboard<\/a> et <a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W04-2319.pdf\">ICSI \u00a0Meeting \u00a0Recorder<\/a>, qui contiennent des conversations annot\u00e9es avec un large \u00e9ventail de balises d&rsquo;\u2019actes de parole.<\/p>\n<p>Chez Webex, nous rencontrons le discours conversationnel sous de multiples formes \u00a0: dans nos applications d&rsquo;\u2019appel, de messagerie et de r\u00e9union, ainsi que dans nos solutions de centre de contact. Nous n&rsquo;\u2019avons fait qu&rsquo;\u2019effleurer la mani\u00e8re dont les mod\u00e8les \u00a0NLP bas\u00e9s sur les actes de parole peuvent aider nos clients \u00e0 tirer des enseignements \u00e0 partir de leurs propres donn\u00e9es. Continuez \u00e0 nous suivre pour en savoir plus sur ce sujet dans les mois \u00e0 venir.<\/p>\n<blockquote><p><span data-contrast=\"auto\">Vous souhaitez rejoindre l&rsquo;\u2019\u00e9quipe MindMeld\u00a0 ? \u00c9crivez-vous par e-mail \u00e0 mindmeld-jobs@cisco.com.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2><strong>\u00c0 propos de l&rsquo;\u2019auteur<\/strong><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/varshaembar\/\">Varsha \u00a0Embar<\/a> est ing\u00e9nieure principale en apprentissage automatique au sein de l&rsquo;\u2019\u00e9quipe MindMeld de Cisco, o\u00f9 elle con\u00e7oit des interfaces conversationnelles au stade de production. Elle travaille \u00e0 l&rsquo;\u2019am\u00e9lioration de la plate-forme de traitement du langage naturel, y compris les fonctionnalit\u00e9s et les algorithmes pour les environnements \u00e0 faibles ressources, et traite des probl\u00e9matiques complexes telles que le r\u00e9sum\u00e9 et la d\u00e9tection des points d&rsquo;\u2019action dans les transcriptions de r\u00e9unions bruyantes. Avant de rejoindre MindMeld, Varsha a obtenu une ma\u00eetrise en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel \u00e0 l&rsquo;\u2019universit\u00e9 Carnegie Mellon.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.webex.com\/video-conferencing\">S&rsquo;\u2019inscrire \u00e0 Webex<\/a><\/p>\n<p>Consultez notre <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/\">page d&rsquo;\u2019accueil<\/a> ou <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/contact-us.html\">contactez-nous<\/a> directement pour obtenir une assistance.<\/p>\n<p><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:160,&quot;335559740&quot;:259}\"><br \/>\n  <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/?utm_source=Influence&#038;utm_medium=EarnedContent&#038;utm_campaign=FutureOfWork\">Cliquez ici<\/a> pour en savoir plus sur les offres de Webex et cr\u00e9er un compte gratuit.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A cours d&rsquo;\u2019une conversation, on peut faire des demandes, poser des questions, donner 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