Classification automatique pour la comprehension de la parole vers des systemes semi supervises et auto evolutifs. (Machine learning applied to speech language understanding towards semi supervised and self evolving systems)
La comprehension automatique de la parole est au confluent des deux grands domaines que sont la reconnaissance automatique de la parole et l'apprentissage automatique. Un des problemes majeurs dans ce domaine est l'obtention d'un corpus de donnees consequent afin d'obtenir des modeles statistiques performants. Les corpus de parole pour entrainer des modeles de comprehension necessitent une intervention humaine importante, notamment dans les taches de transcription et d'annotation semantique. Leur cout de production est eleve et c'est la raison pour laquelle ils sont disponibles en quantite limitee.Cette these vise principalement a reduire ce besoin d'intervention humaine de deux facons d'une part en reduisant la quantite de corpus annote necessaire a l'obtention d'un modele grace a des techniques d'apprentissage semi supervise (Self Training, Co Training et Active Learning) et d'autre part en tirant parti des reponses de l'utilisateur du systeme pour ameliorer le modele de comprehension.Ce dernier point touche a un second probleme rencontre par les systemes de comprehension automatique de la parole et adresse par cette these le besoin d'adapter regulierement leurs modeles aux variations de comportement des utilisateurs ou aux modifications de l'offre de services du systeme