D\'etecter le besoin d'information dans des requ\^etes d'usagers d'agents virtuels : s\'election de donn\'ees pertinentes (Selecting relevant data for information need detection in virtual agent user queries)

Abstract

Pour orienter efficacement les messages recus par diff\'erents canaux de communication, dont l'agent virtuel (AV), un syst\`eme de gestion de la relation client doit prendre en compte le besoin d'information de l'usager. En vue d'une t\^ache de classification par type de besoin d'information, il est utile de pouvoir en amont s\'electionner dans les messages des utilisateurs, souvent de mauvaise qualit\'e, les unit\'es textuelles qui seront pertinentes pour repr\'esenter ce besoin d'information. Apr\`es avoir d\'ecrit les sp\'ecificit\'es d'un corpus de requ\^etes d'AV nous exp\'erimentons deux m\'ethodes de s\'election de segments informatifs : par extraction et par filtrage. Les r\'esultats sont encourageants, mais des am\'eliorations et une \'evaluation extrins\`eque restent \`a faire.

Tasks

Reproductions