Natural Language Processing for virtual assistants: what contribution synthetic data could bring to intents classification? - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2017

Natural Language Processing for virtual assistants: what contribution synthetic data could bring to intents classification?

Traitement automatique du langage pour les assistants virtuels : quel apport des jeux de données synthétiques pour la détection d'intentions ?

Résumé

This document summarizes a 6 months internship that took place within the Human Factor department of the Airbus Company in Toulouse, France. This internship was centred on a virtual agent research thematic. Our initial hypothesis was that a system of automatic intent categorization could benefit from using synthetic “natural-like” data. In order to validate or invalidate this hypothesis we decided, first, to create a methodology that would help us collect natural questions from end-users. Then we used the “natural” data we previously collected along with a synthetic question generator we designed in order to output synthetic questions that feels “natural-like” if compared to the input ones. Lastly, we experimented on the synthetic datasets using various tools in order to put to the test our initial hypothesis. The results we obtained from these tests allowed us to open new perspectives on the natural language understanding part of the virtual agent system.
Ce document synthétise un stage de 6 mois passé dans le service Facteur Humain du constructeur aéronautique Airbus à Toulouse sur une problématique de développement d'assistant virtuel. L'objet de ce stage était de vérifier l'hypothèse selon laquelle un système de catégorisation de requêtes d'utilisateurs pouvait bénéficier de la création de jeux de données synthétiques. Pour vérifier cette hypothèse nous avons dans un premier temps créé une méthodologie de récolte de questions dites "naturelles" auprès des utilisateurs finaux de l'agent virtuel. Ensuite nous avons développé un programme permettant de générer des questions synthétiques en se basant sur le jeu de données naturelles préalablement collectées. Pour finir nous avons expérimenté à l'aide de plusieurs outils sur les jeux de données générés. Les résultats obtenus ont permis d'ouvrir de nouvelles pistes de recherches et d'amélioration sur le sujet de la compréhension du langage naturel par le système.
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Dates et versions

dumas-01695385 , version 1 (29-01-2018)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-01695385 , version 1

Citer

Sylvain Daronnat. Natural Language Processing for virtual assistants: what contribution synthetic data could bring to intents classification?. Humanities and Social Sciences. 2017. ⟨dumas-01695385⟩
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