These: Anais Cadilhac, Extraction et Raisonnement sur les preferences dans des dialogues de negociation

[Thierry Hamon]

Date: Fri, 22 Nov 2013 13:41:00 +0100
From: Anaïs CADILHAC <anais.cadilhac at irit.fr>
Message-ID: <528F50DC.6070303 at irit.fr>
X-url: http://www.irit.fr/documentation/plan_irit/planirit.html

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
"Extraction et Raisonnement sur les préférences dans des dialogues de
négociation".

Elle aura lieu le vendredi 29 novembre 2013 à 10h30 à l'auditorium J. 
Herbrand de l'IRIT, à Toulouse.
(plan : http://www.irit.fr/documentation/plan_irit/planirit.html)

Bien cordialement,

Anaïs Cadilhac


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Composition du Jury :
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. Rapporteur : M. Jonathan Ginzburg, Professeur, Université Paris
  Diderot
. Rapporteur : M. Bruno Zanuttini, Maître de Conférence, UCBN Caen
. Directeur de thèse : M. Nicholas Asher, Directeur de Recherche CNRS, 
  IRIT Toulouse
. CoDirecteur de thèse : Mme Farah Benamara, Maître de Conférence, UPS 
  Toulouse
. Examinateur : Mme Claudette Cayrol, Professeur, UPS Toulouse
. Examinateur : Mme Béatrice Daille, Professeur, Université de Nantes
. Examinateur : M. Jérôme Lang, Directeur de Recherche CNRS, LAMSADE
  Paris


Résumé :
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Modéliser les préférences des utilisateurs est incontournable dans de
nombreux problèmes de la vie courante, que ce soit pour la prise de
décision individuelle ou collective ou le raisonnement stratégique par
exemple. Cependant, il n'est pas facile de travailler avec les
préférences. Comme les agents ne connaissent pas complètement leurs
préférences à l'avance, nous avons seulement deux moyens de les
déterminer pour pouvoir raisonner ensuite : nous pouvons les inférer
soit de ce que les agents disent, soit de leurs actions
non-linguistiques. Plusieurs méthodes ont été proposées en Intelligence
Artificielle pour apprendre les préférences à partir d'actions
non-linguistiques mais à notre connaissance très peu de travaux ont
étudié comment éliciter efficacement les préférences verbalisées par les
utilisateurs grâce à des méthodes de Traitement Automatique des Langues
(TAL).

Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche pour extraire et
raisonner sur les préférences exprimées dans des dialogues de
négociation. Après avoir extrait les préférences de chaque tour de
dialogue, nous utilisons la structure discursive pour suivre leur
évolution au fur et à mesure de la conversation. Nous utilisons les
CP-nets, un modèle de représentation des préférences, pour formaliser et
raisonner sur ces préférences extraites. Cette méthode est d'abord
évaluée sur différents corpus de négociation pour lesquels les résultats
montrent que la méthode est prometteuse. Nous l'appliquons ensuite dans
sa globalité avec des raisonnements issus de la Théorie des Jeux pour
prédire les échanges effectués, ou non, dans le jeu de marchandage Les
Colons de Catane. Les résultats obtenus montrent des prédictions
significativement meilleures que celles de quatre baselines qui ne
gèrent pas correctement le raisonnement stratégique.

Cette thèse présente donc une nouvelle approche à la croisée de
plusieurs domaines : le Traitement Automatique des Langues (pour
l'extraction automatique des préférences et le raisonnement sur leur
verbalisation), l'Intelligence Artificielle (pour la modélisation et le
raisonnement sur les préférences extraites) et la Théorie des Jeux (pour
la prédiction des actions stratégiques dans un jeu de marchandage).

Mots-clés :
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Préférences, Dialogues, CP-nets, Structure discursive, Traitement
Automatique des Langues (TAL).



Abstract :
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Preference Extraction and Reasoning in Negotiation Dialogues

Modelling user preferences is crucial in many real-life problems,
ranging from individual and collective decision-making to strategic
interactions between agents for example. But handling preferences is not
easy. Since agents don't come with their preferences transparently given
in advance, we have only two means to determine what they are if we wish
to exploit them in reasoning: we can infer them from what an agent says
or from his nonlinguistic actions. Preference acquisition from
nonlinguistic actions has been wildly studied within the Artificial
Intelligence community. However, to our knowledge, there has been little
work that has so far investigated how preferences can be efficiently
elicited from users using Natural Language Processing (NLP) techniques.

In this work, we propose a new approach to extract and reason on
preferences expressed in negotiation dialogues. After having extracted
the preferences expressed in each dialogue turn, we use the discursive
structure to follow their evolution as the dialogue progresses. We use
CP-nets, a model used for the representation of preferences, to
formalize and reason about these extracted preferences. The method is
first evaluated on different negotiation corpora for which we obtain
promising results. We then apply the end-to-end method with principles
from Game Theory to predict trades in the win-lose game The Settlers of
Catan. Our method shows good results, beating baselines that don't
adequately track or reason about preferences.

This work thus presents a new approach at the intersection of several
research domains: Natural Language Processing (for the automatic
preference extraction and the reasoning on their verbalisation),
Artificial Intelligence (for the modelling and reasoning on the
extracted preferences) and Game Theory (for strategic action prediction
in a bargaining game).

Keywords:
---------
Preferences, Dialogues, CP-nets, Discursive structure, Natural Language 
Processing (NLP).

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