Caractéristiques du réseau utilisé

comme ça

expr. d'acquiescement marque interrogative marque de manière

expr. de demande de confirmation

acquiescement

information en initiative demande de confirmation question oui/non

Figure 2 : Représentation de l’indice linguistique « comme ça »

L’indice linguistique « comme ça » représente une unité du sous-réseau des indices, il est relié aux différentes fonctions qu’il occupe dans le corpus. Ces fonctions constituent des unités du sous-réseau des fonctions, elles sont reliées aux actes de dialogue dans lesquels l’indice occupant la fonction apparaît. Ces actes de dialogue représentent des unités du sous-réseau des actes.

Ainsi nous travaillons sur une représentation localiste où chaque unité linguistique va correspondre à une unité du réseau.

Une telle représentation a l’avantage de permettre d’interpréter l’activité de chaque unité et le comportement du réseau, contrairement à une représentation distribuée classique. De plus, il semble qu’une représentation localiste soit plus efficace sur des problèmes de taille réelle (Archambault & Bassano, 1993 : 15).

Par contre, il semble que les réseaux à représentation distribuée soient plus résistants aux bruits. Ces réseaux ont de bons résultats face à des informations bruitées ou incomplètes.

2.1.2.Un réseau récurrent

Le réseau que nous proposons est un réseau partiellement récurrent ; c’est-à-dire un réseau qui dispose d’une structure récurrente et dont les connexions sont partielles. Ainsi, les unités qui sont connectées entre elles, sont des unités qui entretiennent soit une relation excitatrice, soit une relation inhibitrice. Les unités qui ne sont pas reliées entre elles, sont des unités qui n’entretiennent aucune relation sémantique.

La structure récurrente du réseau permet de traiter des effets de contexte. Ainsi, après chaque analyse, des informations sont mémorisées par le réseau. Elles sont restituées à l’étape

suivante pour être utilisées par l’analyse courante. Ceci permet notamment de modéliser les contraintes discursives d’enchaînements.

Nous utilisons aussi une relation de recopie d’information entre sous-réseaux. Dans ce cas on restaure des informations de l’étape t - 1 qu’on associe à des informations de l’étape t, qui serviront à l’analyse de l’étape t + 1. On intègre ainsi des informations contextuelles de profondeur 2.

La Figure 3 ci-dessous présente l’architecture du réseau et montre comment sont organisées les connexions entre sous-réseaux.

recopie

Figure 3 : Architecture globale du réseau

Pour des commodités de représentation, nous avons choisi de représenter graphiquement le réseau en trois couches :

1 — la couche d’entrée regroupe deux sous-réseaux, ces unités reçoivent leur activation de l’extérieur.

2 — la couche de sortie comporte un seul sous-réseau, ces unités communiquent la sortie du réseau.

3 — enfin la couche cachée regroupe 7 sous-réseaux. Les unités de cette couche reçoivent leur activation de la couche d’entrée, de la couche de sortie et des autres unités de cette couche.

2.1.3.Un réseau sans apprentissage

Les poids des connexions du réseau sont fixés, c’est-à-dire que nous n’utilisons pas de règle d’apprentissage pour les faire évoluer. En effet, nous ne cherchons pas à apprendre de

nouvelles configurations mais à valider les configurations que nous avons observées. Cela nous oblige à garder un réseau stable d’un corpus au suivant

Ainsi, le poids affecté à chacune des connexions fait partie des connaissances fournies au réseau. L’affectation de ces poids dépend des unités que la connexion relie.

1 — pour certaines, il correspond à un calcul de probabilité ; il s’agit des probabilités d’occurrence affectées aux relations indices - fonctions et aux relations fonctions - actes. (cf. sections 5.1.2 et 5.2.2 de la première partie)

2 — pour d’autres, il est fixé à 1 pour les connexions excitatrices et à 0 pour les connexions inhibitrices.

2.1.4.Un réseau modulaire

Le réseau a été implémenté en C++ de manière modulaire. Chaque unité, chaque connexion et chaque sous-réseau est un objet : ils constituent la base de connaissances du réseau, c’est-à-dire les données à partir desquelles le réseau peut analyser les énoncés. Cette base de connaissances représente l’architecture du réseau (on définit ici le nombre d’unités et de connexions du réseau).

La base de connaissances est reconstituée à chaque chargement du programme, il est donc possible de la faire évoluer et de la modifier. On la qualifiera de dynamique par rapport au mécanisme de propagation d’activation dans le réseau qui est fixe.

Le réseau est composé de dix sous-réseaux fonctionnellement différents, il est donc possible de modifier l’architecture d’un sous-réseau sans toucher au reste du réseau. Ainsi, il est possible d’appliquer un même mécanisme à des bases de connaissances différentes ; ou tout au moins à une base de connaissances présentant des versions différentes.

En effet, on peut constituer différentes versions d’un sous-réseau et de fait utiliser la version appropriée au dialogue traité, car les dialogues présentent des caractéristiques différentes selon le type de tâche qu’ils traitent.

Il paraît donc intéressant d’avoir une base de connaissances indépendante du mécanisme qui l’exploite.

On peut faire une analogie entre le fonctionnement du réseau et celui d’un système à base de règles. En effet, dans notre réseau les règles ne sont pas explicites, elles sont sous-jacentes à

l’organisation des données dans la base de connaissances (configuration des connexions reliant les unités). Dans notre cas les règles sont invoquées par propagation dans le réseau.

Notre approche emprunte à la fois aux mécanismes logico-symboliques et aux mécanismes du connexionnisme :

1 — il est possible d’interpréter les activations de chaque cellule et de chaque connexion et d’attribuer au comportement du réseau une sémantique ;

2 — chaque composant du réseau peut-être vu comme une partie de règle : chaque unité est un élément d’une prémisse ou bien d’une conclusion, chaque connexion forme la conjonction ou bien la disjonction des éléments de la prémisse ou de la conclusion.

Par propagation de l’activation des unités à travers tout le réseau, on fait émerger un ensemble de règles constituées d’unités et de connexions activées. On met ainsi en compétition un ensemble de règles sous-jacentes à l’organisation du réseau. La règle que le réseau sélectionne donne la réponse de celui-ci.

Ainsi, à partir d’indices relevés dans un énoncé, le réseau détermine une règle qui correspond à la combinaison des indices donnés, pour identifier l’acte de dialogue accompli lors de l’énonciation.