Méthodes statistiques pour les systèmes de dialogue conventionnels
Raisonnement sur les incertitudes et apprentissage automatique
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De plus en plus de secteurs industriels ont besoin d'applications de dialogue. Les services de relation client sont nombreux : vente à distance, service après vente, service de renseignements... Les hotlines de ces services vocaux sont très coûteuses et souvent saturées. Les systèmes de dialogue permettent la résolution des cas les plus simples. De même, les applications vocales sur smartphone sont de plus en plus répandues. Face à ces cas d'usage, l'industrie et la recherche peinent à converger. D'un côte, les systèmes de dialogue industriels sont conçus à l'aide d'automates dÃ...
De plus en plus de secteurs industriels ont besoin d'applications de dialogue. Les services de relation client sont nombreux : vente à distance, service après vente, service de renseignements... Les hotlines de ces services vocaux sont très coûteuses et souvent saturées. Les systèmes de dialogue permettent la résolution des cas les plus simples. De même, les applications vocales sur smartphone sont de plus en plus répandues. Face à ces cas d'usage, l'industrie et la recherche peinent à converger. D'un côte, les systèmes de dialogue industriels sont conçus à l'aide d'automates décisionnels décrivant la logique de dialogue. Ces automates sont réputés simplistes, difficiles à concevoir et sous-optimaux. De l'autre côté, les scientifiques se focalisent sur des techniques que seuls des experts du domaine sont capables d'implanter et qui restent difficilement contrôlables. Cet ouvrage s'est efforcé de réconcilier la recherche et l'industrie en inscrivant les avancées scientifiques dans un processus industriel. Ce travail a mené à l'intégration de fonctionnalités de raisonnement sur les incertitudes et d'apprentissage par renforcement dans les systèmes de dialogue conventionnels.
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