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Systèmes conversationnel orientés recherche

Projet SESAMS : SEarch-oriented ConverSAtional systeMS 

Jusqu’à présent, dans le cadre de la recherche traditionnelle sur la recherche d’information (RI), le besoin d’information de l’utilisateur est représenté par un ensemble de mots-clés et les documents renvoyés sont principalement déterminés par leur inclusion dans ces mots-clés.

Le projet SESAMS envisage un nouveau paradigme dans la RI dans lequel l’utilisateur peut interagir avec le moteur de recherche en langage naturel par l’intermédiaire d’un système conversationnel. Nous appelons cela des systèmes conversationnels orientés recherche. Plusieurs défis importants sont sous-jacents ce nouveau paradigme, que nous aborderons dans ce projet :

Le contexte

La RI conversationnelle a une forte relation avec les systèmes de dialogue (chat-bots). Dans les deux cas, une conversation à plusieurs tours est établie entre l’utilisateur et le système. Cependant, l’objectif de la RI conversationnelle diffère de celui d’un système de bavardage général : l’objectif est de trouver plus facilement les informations pertinentes souhaitées d’une manière plus naturelle, plutôt que de simplement maintenir la conversation. Elle est également différente d’une conversation orientée vers une tâche dans un monde fermé, car aucun modèle basé sur un domaine en particulier domaine ne peut être construit pour la RI dans un domaine ouvert.

La RI conversationnelle est également liée aux questions-réponses (QA). En effet, la RI est généralement utilisée comme première étape des systèmes de QA pour localiser un petit ensemble de documents ou de passages candidats dans lesquels des réponses peuvent être trouvées. Les moteurs de recherche actuels incluent également les systèmes de QA en tant que sous-module, car des questions de plus en plus complètes sont soumises aux moteurs de recherche. Cependant, une grande différence entre la RI conversationnelle et la QA est qu’un besoin d’information ne peut généralement pas être décrit par une question précise. La réponse à une telle requête n’est pas non plus un type d’entité spécifique, mais toute information pertinente. Par conséquent, la RI conversationnelle doit répondre à des demandes d’utilisateurs plus larges que la QA.

Les objectifs

Nous présentons deux innovations majeures dans ce projet :

En outre, nous relevons les défis suivants :

Les résultats

La contribution attendue de ce projet est double, à la fois dans les domaines de l’apprentissage profond et de la RI : 

Les participants attacheront une importance particulière à la publication de la contribution proposée dans des conférences et des revues de haut niveau dans les communautés de la recherche d’information (par exemple, SIGIR, CIKM, ECIR) et de l’apprentissage automatique (par exemple, NIPS, ICML, ICLR). Nous participerons également à des ateliers traitant de ce paradigme émergent (CAIR à SIGIR ou SCAI à ICTIR).  Tous les codes sources des algorithmes proposés seront mis à la disposition de la communauté en open source.

Partenariats et collaborations

SESAMS est un projet développé à l’ISIR sous la direction de Laure Soulier (Maîtresse de Conférences) qui est spécialisée dans la recherche d’information (en particulier, la RI interactive) et l’apprentissage par représentation. Le projet est mené en collaboration avec des spécialistes aux compétences complémentaires :

Membres du projet