Extraction et partitionnement pour la recherche de régularités : application à l'analyse de dialogues. (Extraction and clustering for regularities identification : application to dialogues analysis)

Dans le cadre de l’aide a l’analyse de dialogues, un corpus de dialogues peut etre represente par un ensemble de tableaux d’annotations encodant les differents enonces des dialogues. Afin d’identifier des schemas dialogiques mis en oeuvre frequemment, nous definissons une methodologie en deux etapes : extraction de motifs recurrents, puis partitionnement de ces motifs en classes homogenes constituant ces regularites. Deux methodes sont developpees afin de realiser l’extraction de motifs recurrents : LPCADC et SABRE. La premiere est une adaptation d’un algorithme de programmation dynamique tandis que la seconde est issue d’une modelisation formelle du probleme d’extraction d’alignements locaux dans un couple de tableaux d’annotations.Le partitionnement de motifs recurrents est realise par diverses heuristiques de la litterature ainsi que deux formulations originales du probleme de K-partitionnement sous la forme de programmes lineaires en nombres entiers. Lors d’une etude polyedrale, nous caracterisons des facettes d’un polyedre associe a ces formulations (notamment les inegalites de 2-partitions, les inegalites 2-chorded cycles et les inegalites de clique generalisees). Ces resultats theoriques permettent la mise en place d’un algorithme de plans coupants resolvant efficacement le probleme.Nous developpons le logiciel d’aide a la decision VIESA, mettant en oeuvre ces differentes methodes et permettant leur evaluation au cours de deux experimentations realisees par un expert psychologue. Des regularites correspondant a des strategies dialogiques que des extractions manuelles n’avaient pas permis d’obtenir sont ainsi identifiees.