Hybridation d'un agent conversationnel avec des plongements lexicaux pour la formation au diagnostic m\'edical (Hybridization of a conversational agent with word embeddings for medical diagnostic training)

Abstract

Dans le contexte m\'edical, un patient ou m\'edecin virtuel dialoguant permet de former les apprenants au diagnostic m\'edical via la simulation de mani\`ere autonome. Dans ce travail, nous avons exploit\'e les propri\'et\'es s\'emantiques captur\'ees par les repr\'esentations distribu\'ees de mots pour la recherche de questions similaires dans le syst\`eme de dialogues d'un agent conversationnel m\'edical. Deux syst\`emes de dialogues ont \'et\'e cr\'e\'es et \'evalu\'es sur des jeux de donn\'ees collect\'ees lors des tests avec les apprenants. Le premier syst\`eme fond\'e sur la correspondance de r\`egles de dialogue cr\'e\'ees \`a la main pr\'esente une performance globale de 92\% comme taux de r\'eponses coh\'erentes sur le cas clinique \'etudi\'e tandis que le second syst\`eme qui combine les r\`egles de dialogue et la similarit\'e s\'emantique r\'ealise une performance de 97\% de r\'eponses coh\'erentes en r\'eduisant de 7\% les erreurs de compr\'ehension par rapport au syst\`eme de correspondance de r\`egles.

Tasks

Reproductions