Amélioration de la Prise de Parole dans les Systèmes de Dialogue Vocaux avec Apprentissage par Renforcement

Turn-taking enhancement in spoken dialogue systems with reinforcement learning

• Auteur / Autrice : Hatim Khouzaimi
• Direction : Fabrice Lefèvre, Romain Laroche
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 06/06/2016
• Etablissement(s) : Avignon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et agrosciences (Avignon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire informatique d'Avignon
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Orange (Firme)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Pietquin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Fabrice Lefèvre, Romain Laroche, Olivier Pietquin, David Schlangen, Sophie Rosset, Filip Jurcicek, Bassam Jabaian
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : David Schlangen, Sophie Rosset

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique du langage naturel

Interaction humain-machine

Test de phrases à compléter

Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Mots clés libres

Apprentissage par renforcement

Dialogue incrémental

Systèmes de dialogue

Phénomène de prise de parole

Reinforcement learning

Incremental dialogue

Dialogue systems

Turn-taking phenomena

Résumé

Les systèmes de dialogue incrémentaux sont capables d’entamer le traitement des paroles de l’utilisateur au moment même où il les prononce (sans attendre de signal de fin de phrase tel un long silence par exemple). Ils peuvent ainsi prendre la parole à n’importe quel moment et l’utilisateur peut faire de même (et interrompre le système). De ce fait, ces systèmes permettent d’effectuer une plus large palette de comportements de prise de parole en comparaison avec les systèmes de dialogue traditionnels. Cette thèse s’articule autour de la problématique suivante : est-il possible pour un système de dialogue incrémental d’apprendre une stratégie optimale de prise de parole de façon autonome? Tout d’abord, une analyse des mécanismes sous-jacents à la dynamique de prise de parole dans une conversation homme-homme a permis d’établir une taxonomie de ces phénomènes. Ensuite, une nouvelle architecture permettant de doter les systèmes de dialogues conventionnels de capacités de traitement incrémentales de la parole, à moindre coût, a été proposée. Dans un premier temps, un simulateur de dialogue destiné à répliquer les comportements incrémentaux de l’utilisateur et de la reconnaissance vocale a été développé puis utilisé pour effectuer les premier tests de stratégies de dialogue incrémentales. Ces dernières ont été développées à base de règles issues de l’analyse effectuée lors de l’établissement de la taxonomie des phénomènes de prise de parole. Les résultats de la simulation montrent que le caractère incrémental permet d’obtenir des interactions plus efficaces. La meilleure stratégie à base de règles a été retenue comme référence pour la suite. Dans un second temps, une stratégie basée sur l’apprentissage par renforcement a été implémentée. Elle est capable d’apprendre à optimiser ses décisions de prise de parole de façon totalement autonome étant donnée une fonction de récompense. Une première comparaison, en simulation, a montré que cette stratégie engendre des résultats encore meilleurs par rapport à la stratégie à base de règles. En guise de validation, une expérience avec des utilisateurs réels a été menée (interactions avec une maison intelligente). Une amélioration significative du taux de complétion de tâche a été constatée dans le cas de la stratégie apprise par renforcement et ce, sans dégradation de l’appréciation globale par les utilisateurs de la qualité du dialogue (en réalité, une légère amélioration a été constatée).

Incremental dialogue systems are able to process the user’s speech as it is spoken (without waiting for the end of a sentence before starting to process it). This makes them able to take the floor whenever they decide to (the user can also speak whenever she wants, even if the system is still holding the floor). As a consequence, they are able to perform a richer set of turn-taking behaviours compared to traditional systems. Several contributions are described in this thesis with the aim of showing that dialogue systems’ turn-taking capabilities can be automatically improved from data. First, human-human dialogue is analysed and a new taxonomy of turn-taking phenomena in human conversation is established. Based on this work, the different phenomena are analysed and some of them are selected for replication in a human-machine context (the ones that are more likely to improve a dialogue system’s efficiency). Then, a new architecture for incremental dialogue systems is introduced with the aim of transforming a traditional dialogue system into an incremental one at a low cost (also separating the turn-taking manager from the dialogue manager). To be able to perform the first tests, a simulated environment has been designed and implemented. It is able to replicate user and ASR behaviour that are specific to incremental processing, unlike existing simulators. Combined together, these contributions led to the establishement of a rule-based incremental dialogue strategy that is shown to improve the dialogue efficiency in a task-oriented situation and in simulation. A new reinforcement learning strategy has also been proposed. It is able to autonomously learn optimal turn-taking behavious throughout the interactions. The simulated environment has been used for training and for a first evaluation, where the new data-driven strategy is shown to outperform both the non-incremental and rule-based incremental strategies. In order to validate these results in real dialogue conditions, a prototype through which the users can interact in order to control their smart home has been developed. At the beginning of each interaction, the turn-taking strategy is randomly chosen among the non-incremental, the rule-based incremental and the reinforcement learning strategy (learned in simulation). A corpus of 206 dialogues has been collected. The results show that the reinforcement learning strategy significantly improves the dialogue efficiency without hurting the user experience (slightly improving it, in fact).