Évaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type "chat" par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention

Résumé : Cet article présente des méthodes permettant l’évaluation de la satisfaction client à partir de très vastes corpus de conversation de type “chat” entre des clients et des opérateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un défi pour les méthodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propriétés de ce nouveau type de langage à l’intersection du langage écrit et parlé. Nous présentons une étude utilisant des réponses à des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de prédire la satisfaction des usagers d’un service en ligne d’assistance technique et commerciale.
Type de document :
Communication dans un congrès
25e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), 2018, Rennes, France. actes TALN-RECITAL 2018
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Contributeur : Jeremy Auguste <>
Soumis le : lundi 3 décembre 2018 - 16:43:30
Dernière modification le : mardi 18 décembre 2018 - 08:04:05

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Jeremy Auguste, Delphine Charlet, Géraldine Damnati, Benoit Favre, Frédéric Bechet. Évaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type "chat" par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention. 25e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), 2018, Rennes, France. actes TALN-RECITAL 2018. 〈hal-01943265〉

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