Preference extraction and reasoning in negotiation dialogues

Modéliser les préférences des utilisateurs est incontournable dans de nombreux problèmes de la vie courante, que ce soit pour la prise de décision individuelle ou collective ou le raisonnement stratégique par exemple. Cependant, il n'est pas facile de travailler avec les préférences. Comme les agents ne connaissent pas complètement leurs préférences à l'avance, nous avons seulement deux moyens de les déterminer pour pouvoir raisonner ensuite : nous pouvons les inférer soit de ce que les agents disent, soit de leurs actions non-linguistiques. Plusieurs méthodes ont été proposées en Intelligence Artificielle pour apprendre les préférences à partir d'actions non-linguistiques mais à notre connaissance très peu de travaux ont étudié comment éliciter efficacement les préférences verbalisées par les utilisateurs grâce à des méthodes de Traitement Automatique des Langues (TAL).Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche pour extraire et raisonner sur les préférences exprimées dans des dialogues de négociation. Après avoir extrait les préférences de chaque tour de dialogue, nous utilisons la structure discursive pour suivre leur évolution au fur et à mesure de la conversation. Nous utilisons les CP-nets, un modèle de représentation des préférences, pour formaliser et raisonner sur ces préférences extraites. Cette méthode est d'abord évaluée sur différents corpus de négociation pour lesquels les résultats montrent que la méthode est prometteuse. Nous l'appliquons ensuite dans sa globalité avec des raisonnements issus de la Théorie des Jeux pour prédire les échanges effectués, ou non, dans le jeu de marchandage Les Colons de Catane. Les résultats obtenus montrent des prédictions significativement meilleures que celles de quatre baselines qui ne gèrent pas correctement le raisonnement stratégique. Cette thèse présente donc une nouvelle approche à la croisée de plusieurs domaines : le Traitement Automatique des Langues (pour l'extraction automatique des préférences et le raisonnement sur leur verbalisation), l'Intelligence Artificielle (pour la modélisation et le raisonnement sur les préférences extraites) et la Théorie des Jeux (pour la prédiction des actions stratégiques dans un jeu de marchandage)Modelling user preferences is crucial in many real-life problems, ranging from individual and collective decision-making to strategic interactions between agents for example. But handling preferences is not easy. Since agents don't come with their preferences transparently given in advance, we have only two means to determine what they are if we wish to exploit them in reasoning: we can infer them from what an agent says or from his nonlinguistic actions. Preference acquisition from nonlinguistic actions has been wildly studied within the Artificial Intelligence community. However, to our knowledge, there has been little work that has so far investigated how preferences can be efficiently elicited from users using Natural Language Processing (NLP) techniques. In this work, we propose a new approach to extract and reason on preferences expressed in negotiation dialogues. After having extracted the preferences expressed in each dialogue turn, we use the discursive structure to follow their evolution as the dialogue progresses. We use CP-nets, a model used for the representation of preferences, to formalize and reason about these extracted preferences. The method is first evaluated on different negotiation corpora for which we obtain promising results. We then apply the end-to-end method with principles from Game Theory to predict trades in the win-lose game The Settlers of Catan. Our method shows good results, beating baselines that don't adequately track or reason about preferences. This work thus presents a new approach at the intersection of several research domains: Natural Language Processing (for the automatic preference extraction and the reasoning on their verbalisation), Artificial Intelligence (for the modelling and reasoning on the extracted preferences) and Game Theory (for strategic action prediction in a bargaining game

Commitments to Preferences in Dialogue

We propose a method for modelling how dialogue moves influence and are influenced by the agents’ preferences. We extract constraints on preferences and dependencies among them, even when they are expressed indirectly, by exploiting discourse structure. Our method relies on a study of 20 dialogues chosen at random from the Verbmobil corpus. We then test the algorithms predictions against the judgements of naive annotators on 3 random unseen dialogues. The average annotator-algorithm agreement and the average inter-annotator agreement show that our method is reliable.

Modelling Strategic Conversation: model, annotation design and corpus

International audienceA Gricean view of cognitive agents holds that agents are fully rational and adhere to the maxims of conversation that entail that speakers adopt shared intentions and fully aligned preferences–e.g. (Allen and Litman, 1987; Lochbaum, 1998). These assumptions are unwarranted in many conversational settings. In this paper we propose a different view and an annotation scheme for it

Preference Change

International audienceMost models of rational action assume that all possible states and actions are pre-defined and that preferences change only when beliefs do. But several decision and game problems lack these features, calling for a dynamic model of preferences: preferences can change when unforeseen possibilities come to light or when there is no specifiable or measurable change in belief. We propose a formally precise dynamic model of preferences that extends an existing static model (Boutilier et al. in J Artif Intell Res 21:135-191, 2004). Our axioms for updating preferences preserve consistency while minimising change, like Hansson's (Theory Decis 38(1):1-28, 1995). But unlike prior models of preference change, ours supports default reasoning with partial preference information, which is essential to handle decision problems where the decision tree isn't surveyable. We also show that our model avoids problems for other models of preference change discussed in Spohn (Preference change: approaches from philosophy. Economics and Psychology: Springer, pp 109-121, 2009)

Extraction de préférences à partir de dialogues de négociation (Journée commune AFIA - ATALA 2012)

Organisation : Pierre Zweigenbaum et Laurence DanlosInternational audienc

Extraction et raisonnement sur les préférences dans des dialogues de négociation

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Annotating Preferences in Chats for Strategic Games

This paper describes an annotation scheme for expressions of preferences in on-line chats concerning bargaining negotiations in the online version of the competitive game Settlers of Catan.