Parsing dialogue and argumentative structures

• Main Author: Perret, Jérémy
• Other Authors: Toulouse 3
• Language: en
• Published: 2016
• Subjects: Discours; Dialogue; Analyse du dialogue; Argumentation; Analyse argumentative
• Online Access: http://www.theses.fr/2016TOU30350/document

Le présent manuscrit présente de nouvelles techniques d'extraction des structures : du dialogue de groupe, d'une part; de textes argumentatifs, d'autre part. Déceler la structure de longs textes et de conversations est une étape cruciale afin de reconstruire leur signification sous-jacente. La difficulté de cette tâche est largement reconnue, sachant que le discours est une description de haut niveau du langage, et que le dialogue de groupe inclut de nombreux phénomènes linguistiques complexes. Historiquement, la représentation du discours a fortement évolué, partant de relations locales, formant des collections non-structurées, vers des arbres, puis des graphes contraints. Nos travaux utilisent ce dernier paradigme, via la Théorie de Représentation du Discours Segmenté. Notre recherche se base sur un corpus annoté de discussions en ligne en anglais, issues du jeu de société Les Colons de Catane. De par la nature stratégique des conversations, et la liberté que permet le format électronique des discussions, ces dialogues contiennent des Unités Discursives Complexes, des fils de discussion intriqués, parmi d'autres propriétés que la littérature actuelle sur l'analyse du discours ignore en général. Nous discutons de deux investigations liées à notre corpus. La première étend la définition de la contrainte de la frontière droite, une formalisation de certains principes de cohérence de la structure du discours, pour l'adapter au dialogue de groupe. La seconde fait la démonstration d'un processus d'extraction de données permettant à un joueur artificiel des Colons d'obtenir un avantage stratégique en déduisant les possessions de ses adversaires à partir de leurs négociations. Nous proposons de nouvelles méthodes d'analyse du dialogue, utilisant conjointement apprentissage automatisé, algorithmes de graphes et optimisation linéaire afin de produire des structures riches et expressives, avec une précision supérieure comparée aux efforts existants. Nous décrivons notre méthode d'analyse du discours par contraintes, d'abord sur des arbres en employant la construction d'un arbre couvrant maximal, puis sur des graphes orientés acycliques en utilisant la programmation linéaire par entiers avec une collection de contraintes originales. Nous appliquons enfin ces méthodes sur les structures de l'argumentation, avec un corpus de textes en anglais et en allemand, parallèlement annotés avec deux structures du discours et une argumentative. Nous comparons les trois couches d'annotation et expérimentons sur l'analyse de l'argumentation, obtenant de meilleurs résultats, relativement à des travaux similaires. === This work presents novel techniques for parsing the structures of multi-party dialogue and argumentative texts. Finding the structure of extended texts and conversations is a critical step towards the extraction of their underlying meaning. The task is notoriously hard, as discourse is a high-level description of language, and multi-party dialogue involves many complex linguistic phenomena. Historically, representation of discourse moved from local relationships, forming unstructured collections, towards trees, then constrained graphs. Our work uses the latter framework, through Segmented Discourse Representation Theory. We base our research on a annotated corpus of English chats from the board game The Settlers of Catan. Per the strategic nature of the conversation and the freedom of online chat, these dialogues exhibit complex discourse units, interwoven threads, among other features which are mostly overlooked by the current parsing literature. We discuss two corpus-related experiments. The first expands the definition of the Right Frontier Constraint, a formalization of discourse coherence principles, to adapt it to multi-party dialogue. The second demonstrates a data extraction process giving a strategic advantage to an artificial player of Settlers by inferring its opponents' assets from chat negotiations. We propose new methods to parse dialogue, using jointly machine learning, graph algorithms and linear optimization, to produce rich and expressive structures with greater accuracy than previous attempts. We describe our method of constrained discourse parsing, first on trees using the Maximum Spanning Tree algorithm, then on directed acyclic graphs using Integer Linear Programming with a number of original constraints. We finally apply these methods to argumentative structures, on a corpus of English and German texts, jointly annotated in two discourse representation frameworks and one argumentative. We compare the three annotation layers, and experiment on argumentative parsing, achieving better performance than similar works.