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- W3185909260 abstract "Definition et detection des incoherences du systeme dans les dialogues orientes tâche. Nous presentons des experiences sur la detection automatique des comportements incoherents des systemes de dialogues orientes tâche a partir du contexte. Nous enrichissons les donnees bAbI/DSTC2 (Bordes et al., 2017) avec une annotation automatique des incoherences de dialogue, et nous demontrons que les incoherences sont en correlation avec les dialogues rates. Nous supposons que l’utilisation d’un historique de dialogue limite et la prediction du prochain tour de l’utilisateur peuvent ameliorer la classification des incoherences. Si les deux hypotheses sont confirmees pour un modele de dialogue base sur les reseaux de memoire, elles ne le sont pas pour un entrainement base sur le modele de langage GPT-2, qui beneficie le plus de l’utilisation de l’historique complet du dialogue et obtient un score de precision de 0,99." @default.
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