Traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent

228 Pages·2008·3.46 MB·French

by  Laurent Mazuel

UniversitØ Paris VI - Pierre & Marie Curie
Laboratoire Informatique de Paris 6
ThŁse
prØsentØe par
Laurent MAZUEL
pour obtenir le grade de
Docteur de l’UniversitØ Pierre & Marie Curie
SpØcialitØ Informatique
Traitement de l’hØtØrogØnØitØ sØmantique dans les
interactions humain-agent et agent-agent
EncadrØe par Nicolas Sabouret
Soutenue le 21 novembre 2008
devant le jury composØ de:
Directeur de thŁse ⊕ Pr. Amal El Fallah Seghrouchni ⊕ UniversitØ Paris VI
Encadrant de thŁse ⊕ MdC. Nicolas Sabouret ⊕ UniversitØ Paris VI
Rapporteurs ⊕ Pr. Jean Charlet ⊕ INSERM & DSI AP-HP
⊕ D.R. Jean-Paul Sansonnet ⊕ LIMSI-CNRS, Orsay
Examinateurs ⊕ Pr. Jacques Malenfant ⊕ UniversitØ Paris VI
⊕ D.R. JØr(cid:244)me Euzenat ⊕ INRIA - Exmo, Grenoble
⊕ C.R. Fabien Gandon ⊕ INRIA - Edelweiss, Sophia Antipolis

RØsumØ
Le thŁme gØnØral de cette thŁse est le traitement de l’hØtØrogØnØitØ sØmantique dans
les interactions humain-agent et agent-agent. Plus prØcisØment, nous Øtudions le cas oø un
agent informatique muni d’un modŁle de reprØsentation de ses connaissances doit traiter
des demandes envoyØes par d’autres interlocuteurs, qu’il s’agisse d’utilisateurs humains ou
d’agents informatiques.
La plupart des approches segmentent ce traitement en fonction de l’Ømetteur de la de-
mande(humainouagent).Nouspensonsaucontrairequ’ilestpossibledeproposerunmodŁle
d’interaction commun aux deux situations. De plus, peu de travaux proposent d’exploiter le
modŁle de connaissances de l’agent rØceptionnant la demande pour l’interprØter. Lorsque ce
modŁle est exploitØ, seules les informations liØes (cid:224) la description des termes sont utilisØes
et les termes non compris ne sont pas pris en compte. Or, nous pensons qu’il est possible
d’exploiter les relations fonctionnelles entre les concepts pour approximer leur sens, et que
la comprØhension d’un concept qu’il n’est pas possible d’approximer peut Œtre rØsolue par
l’utilisation d’un protocole de communication de clari(cid:28)cation.
Nous prØsentons d’abord un algorithme d’interprØtation sØmantique de la commande in-
dØpendant d’un type d’interaction (humain-agent ou agent-agent). Cet algorithme considŁre
le rapport entre (cid:19)ce qui est compris(cid:20) de la commande et (cid:19)ce qui est possible(cid:20) pour la ma-
chine. Ce rapport intervient dans un systŁme de sØlection de rØponses basØ sur une mesure de
degrØ de relation sØmantique. Nous proposons ensuite une telle mesure, con(cid:231)ue pour prendre
en compte plus d’informations que la plupart des mesures actuelles. En e(cid:27)et, l(cid:224) oø les dis-
tances habituelles limitent l’information utilisØe aux attributs (ou propriØtØ intrinsŁque) des
objets, nous considØrons en plus l’ensemble des relations fonctionnelles entre ces concepts.
Nous Øtudions ensuite les implØmentations que nous avons faites dans les cadres humain-
agent et agent-agent. Pour l’implØmentation humain-agent, l’une des spØci(cid:28)citØs est l’utilisa-
tion d’une langue naturelle (comme l’anglais ou le fran(cid:231)ais), impliquant le besoin d’utiliser
desoutilsdemodØlisationdelalangue.Pourl’implØmentationagent-agent,laplupartdesap-
proches partent du principe que trouver un alignement correct entre les modŁles de reprØsen-
tations des connaissances des deux agents su(cid:30)t (cid:224) rØsoudre le problŁme de l’hØtØrogØnØitØ sØ-
mantique.NousmontreronsquecettehypothŁseesttropforte,etnousproposeronsd’adapter
notre architecture, en nous appuyant sur des protocoles d’interactions entre agents.
En(cid:28)n, nous prØsenterons l’implØmentation que nous avons faite de ce systŁme, en partic-
ulier, son intØgration dans la plate-forme agent VDL que nous utilisons.
Mots-clefs : Intelligence arti(cid:28)cielle, systŁme multi-agents, hØtØrogØnØitØ sØmantique, sys-
tŁme d’interaction homme-machine, agent introspectif
3

Abstract
Themainpurposeofthisthesisisthemanagementofsemanticheterogeneityinhuman-agent
and agent-agent interaction. We especially focus on the situation where a software agent,
supplied with a knowledge representation model, has to understand requests coming from
di(cid:27)erent interlocutors; either it is a human user or another software agent.
Most work in this domain either focus on human-agent interaction or agent-agent inter-
action. On the contrary, we suggest that it is possible to use a common interaction model for
both situations. Moreover, little work proposes to make use of the knowledge representation
model of the receiver agent. When this model is used, only the understood terms are take
into accounts, and the others terms are ignored. On the contrary, we propose to consider
the functional relations between the concepts to approximate their meanings. In addition, if
the understanding of a concept cannot be approximated, we suggest that it can be resolved
using a clari(cid:28)cation communication protocol.
We (cid:28)rst present a semantic interpretation algorithm of the request independent of the
given interaction type (human-agent or agent-agent). This algorithm considers the ra-
tio between (cid:19)what is understood(cid:20) of the request and (cid:19)what is possible(cid:20) for the machine
[Mazuel et Sabouret, 2008a]. This ratio is used in an answering strategies system based
upon a semantic relatedness measure. We then propose our relatedness measure, designed to
take into account more information that measures currently do. Actually, current measures
only consider concepts attributes, whereas our proposition also considers functional relations
between these concepts [Mazuel et Sabouret, 2008b].
We then study the implementation made for the human-agent and the agent-agent in-
teractions. For the human-agent interaction, we have to model natural language requests
[Mazuel et Sabouret, 2007]. For the agent-agent implementation, the majority of work con-
siders that solving the knowledge representation alignment problem is su(cid:30)cient to solve the
heterogeneity problem. We will show that this hypothesis is too strong, and we propose a
new version of our architecture which relies upon an interaction protocol between agents.
English title: Semantic heterogeneity management for human-agent and agent-agent in-
teraction
Keywords: Arti(cid:28)cial intelligence, multi-agents system, semantic heterogeneity human-
machine interaction, introspective agent
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Remerciements
On a coutume de dire que pour un doctorant sa thŁse est son (cid:19)bØbØ(cid:20). Un morceau de
vie, trois annØes consacrØes exclusivement (cid:224) cette obsession qui vous rØveille la nuit et vous
travaille (cid:224) n’importe quel moment de la journØe. Je suis plut(cid:244)t d’accord avec cette vision des
choses:vousvenezdecommencerlalecturedespremiŁreslignesdemon(cid:19)bØbØ(cid:20).NØanmoins,
tout le monde s’accordera (cid:224) dire qu’il n’est pas possible de faire un bØbØ tout seul. Dans le
cadre d’une thŁse, ces trois ans fourmillent de petites ou grandes rencontres qui modi(cid:28)ent
plus ou moins profondØment ce travail. Des rencontres sans lesquelles cette thŁse ne serait
pas telle que vous allez la lire. Je tiens donc (cid:224) pro(cid:28)ter de cette section pour remercier toutes
ces personnes.
Tout d’abord, je remercie Nicolas Sabouret, mon encadrant de thŁse. J’ai souvent dit que
je n’aurai pas fait de thŁse si cela n’avait pas ØtØ lui (mon DESS ne me destinant pas (cid:224) une
thŁse),etjeleredisaujourd’hui.Jeleremercied’avoirtantinsistØ.D’avoirpubliØmontravail
deDESSetdem’avoirpoussØ(cid:224)l’accompagnerenconfØrencepourcomprendreparmoi-mŒme
cequ’Øtaitla(cid:19)recherche(cid:20).Jeleremerciepoursapatience,mŒmedurantmescrisesd’angoisse
dutype(cid:19)je-n’y-arriverai-jamais-c’est-trop-dur(cid:20)etmescrisesdecon(cid:28)anceextrŒmesdugenre
(cid:19)il-n’a-pas-signØ-son-mail-c’est-que-mon-dernier-rapport-l’a-de(cid:231)u(cid:20). De plus, sa vision (cid:224) long
terme de mon travail a ØtØ un guide oø m’accrocher, me permettant de ne jamais dØriver
dans des (cid:19)eaux troubles(cid:20). Je suis encore ØtonnØ aujourd’hui de la prØcision de sa vision d’il
y a trois ans sur la (cid:28)n de ma thŁse.
Je remercie de plus Amal El-Fallah Seghrouchni, d’avoir co-signØ en tant que directrice
cette thŁse, ainsi que d’avoir eu con(cid:28)ance en nos idØes et de les avoir dØfendues si vivement
dans les divers rapports et prØsentations d’Øquipes auxquelles j’ai pu assister. Je tiens ensuite
(cid:224) remercier Jacques Malenfant, qui, avec Nicolas, m’a poussØ vers le doctorat et qui a bien
voulu faire partie de ce jury de thŁse. Je remercie Øgalement les rapporteurs Jean Charlet
et Jean-Paul Sansonnet et Øxaminateurs JØr(cid:244)me Euzenat et Fabien Gandon qui ont eu le
courage de relire ce manuscrit, et dont les remarques pertinentes m’ont aidØ (cid:224) en parfaire la
rØdaction. Merci d’avoir bien voulu Œtre dans ce jury et d’avoir montrØ tant d’intØrŒt pour
mes travaux.
Je remercie de maniŁre gØnØrale les autres doctorants et post-doc ayant travaillØ au LIP6
en mŒme temps que moi, Hakim, ClØment, Caroline, Miniar, Magalie, Juliette, Nina, Daniel,
Katia... La bonne ambiance qui rØgnait lors des repas, pause-cafØ, dans les bureaux leur est
due. Je remercie Øgalement le personnel administratif du LIP6, Ghislaine, Kevin, Thierry
entre autres, d’avoir toujours ØtØ trŁs disponible et comprØhensif pour gØrer nos (cid:19)missions(cid:20)
en confØrences, malgrØ les complications que cela occasionne souvent...
7
Je tiens ensuite (cid:224) remercier les diverses personnes et collŁgues rencontrØs lors des con-
fØrences.Commeilestcoutumedeledire,lesdiscussionspendantlapausecafØet/oulegalade
la confØrence sont souvent les moments oø l’on apprend le plus de choses intØressantes! Pour
les doctorants, en particulier Emmanuel Blanchard, Virginie Demeure, Fran(cid:231)ois Bouchet,
David Leray, etc. Pour les professeurs, ma(cid:238)tres de confØrences et chargØs de recherches, Fa-
bien Gandon, Rose Dieng-Kuntz, Jean-Paul Sansonnet, Frank van Harmelen entre autres. De
maniŁre gØnØrale je remercie toutes ces personnes (citØes et non citØes) qui ont in(cid:29)uØ sur mon
travail d’une maniŁre ou d’une autre. J’ai une pensØe particuliŁre pour Rose Dieng-Kuntz,
qui nous a quittØ rØcemment. La seule rencontre et discussion que j’ai pu avoir avec elle m’a
montrØ une personne profondØment passionnante, sympathique, intØressanteet convaincante.
Ces quelques minutes de discussion ont d’ailleurs ØtØ pour moi une grande source d’idØes et
de motivation.
Pour(cid:28)nir,jetiens(cid:224)remerciertousmesprochesetenparticuliermesparentsetmafemme,
Aline. Je remercie mes parents pour leur soutien de tous les jours. J’espŁre qu’ils sont (cid:28)ers de
moi et de ce travail. En(cid:28)n, je remercie ma femme de la patience et de la comprØhension dont
elle a fait preuve. Je sais que ce n’est pas tous les jours facile d’Œtre mariØ (cid:224) un thØsard, en
particulier quand on est seule avec les enfants (quatre...) alors que son mari est en confØrence
(cid:224) l’autre bout du monde pendant une semaine... L’amour que je ressens pour elle et nos
enfants fut l’une de mes motivations les plus importantes pour avancer. Merci d’avoir ØtØ (et
d’Œtre encore) toujours (cid:224) mes cotØs, dans mes bons moments comme dans mes faiblesses.
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Table des matiŁres
Introduction 13
1 (cid:201)tude de la problØmatique 17
1.1 Fonctionnement d’un systŁme d’interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2 Mesure sØmantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.2.1 Notion de similaritØ, de distance ou de degrØ de relation sØmantique . 20
1.2.2 Thesaurus, rØseaux sØmantiques ou ontologies? . . . . . . . . . . . . . 20
1.2.3 Formules thØoriques de mesure sØmantique . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.2.4 (cid:201)valuation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
1.2.5 Les distances entre ensembles de concepts . . . . . . . . . . . . . . . . 47
1.2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
1.3 SystŁmes de dialogue homme-machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
1.3.1 SystŁmes historiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
1.3.2 SystŁmes (cid:224) base de plans et rŁgles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
1.3.3 SystŁmes (cid:224) base d’ontologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
1.3.4 SystŁmes (cid:224) base d’ontologies et de mesure sØmantique . . . . . . . . . 64
1.3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
1.4 Communication agent-agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
1.4.1 La communication dans les SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
1.4.2 Aper(cid:231)u des mØthodes pour l’alignement d’ontologie . . . . . . . . . . . 75
1.4.3 SystŁme Multi-Agents et ontologie rØfØrente/globale . . . . . . . . . . 80
1.4.4 SystŁme Multi-Agents et nØgociation sØmantique . . . . . . . . . . . . 85
1.4.5 SystŁme Multi-Agents et optimisation d’alignement . . . . . . . . . . . 88
1.4.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
1.5 Bilan sur les systŁmes d’interactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
2 Gestion des rØponses et interprØtation sØmantique 95
2.1 Architecture gØnØrale du systŁme d’interaction. . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
2.2 GØnØration des capacitØs d’un agent VDL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
2.2.1 ModŁle d’actions en VDL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
2.2.2 GØnØration des capacitØs possibles : l’ensemble E . . . . . . . . . . . . 100
2.2.3 GØnØration des capacitØs actuellement impossibles : l’ensemble F . . . 101
2.3 Calcul de la stratØgie de rØponse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
2.3.1 Formalisation des arbres ØvŁnements et requŒte . . . . . . . . . . . . . 102
9
TABLE DES MATI¨RES
2.3.2 Calcul du score d’appariement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
2.3.3 SØlection des capacitØs candidates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
2.3.4 StratØgie du gestionnaire des rØponses et performatifs . . . . . . . . . 106
2.4 Illustration du principe sur un exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
2.4.1 L’agent (cid:16)jojo(cid:17) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
2.4.2 Contexte courant et exemple de requŒte . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
2.4.3 GØnØration des capacitØs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
2.4.4 Calcul des appariements maximaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
2.4.5 RØponse du systŁme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
2.5 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
3 Mesure de degrØ de relation sØmantique dans une taxonomie augmentØe 113
3.1 ModŁle des connaissances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
3.2 Description de notre mesure de degrØ de relation . . . . . . . . . . . . . . . . 116
3.2.1 Chemin de type unique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
3.2.2 Chemin de type multiple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.2.3 Mesure (cid:28)nale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
3.3 (cid:201)valuation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
3.3.1 Protocole de test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
3.3.2 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
3.4 Algorithmique et complexitØ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
3.4.1 ComplexitØ thØorique na(cid:239)ve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
3.4.2 Algorithmique optimisØ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
3.5 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
4 Application (cid:224) la communication humain-agent 133
4.1 ModØlisation de la commande en langue naturelle . . . . . . . . . . . . . . . . 133
4.1.1 Recherche des concepts Øquivalents dans le MRC et fonction Q(R) . . 135
4.1.2 Construction des prØdicats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
4.1.3 InterprØtation des relations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
4.2 GØnØrateur des rØponses en langue naturelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
4.2.1 Transformation des arbres VDL en langue naturelle . . . . . . . . . . . 144
4.2.2 InterprØtation des performatifs en langue naturelle . . . . . . . . . . . 145
4.3 (cid:201)valuation prØliminaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
4.3.1 HypothŁses et statut d’Øvaluation prØliminaire . . . . . . . . . . . . . . 147
4.3.2 Protocole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
4.3.3 RØsultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
4.4 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
5 Application (cid:224) la communication agent-agent 151
5.1 Traduction des requŒtes par alignement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
5.1.1 Formalisation d’un alignement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
5.1.2 Construction de la nouvelle requŒte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.1.3 QualitØ de modØlisation et fonction Q(R) . . . . . . . . . . . . . . . . 154
5.2 Protocole de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
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