Abstract
Pour orienter efficacement les messages reçus par différents canaux de communication, dont l’agent virtuel (AV), un système de gestion de la relation client doit prendre en compte le besoin d’information de l’usager. En vue d’une tâche de classification par type de besoin d’information, il est utile de pouvoir en amont sélectionner dans les messages des utilisateurs, souvent de mauvaise qualité, les unités textuelles qui seront pertinentes pour représenter ce besoin d’information. Après avoir décrit les spécificités d’un corpus de requêtes d’AV nous expérimentons deux méthodes de sélection de segments informatifs : par extraction et par filtrage. Les résultats sont encourageants, mais des améliorations et une évaluation extrinsèque restent à faire.- Anthology ID:
- 2016.jeptalnrecital-poster.14
- Volume:
- Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)
- Month:
- 7
- Year:
- 2016
- Address:
- Paris, France
- Editors:
- Laurence Danlos, Thierry Hamon
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- AFCP - ATALA
- Note:
- Pages:
- 419–427
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-poster.14
- DOI:
- Cite (ACL):
- Octavia Efraim and Fabienne Moreau. 2016. Détecter le besoin d’information dans des requêtes d’usagers d’agents virtuels : sélection de données pertinentes (Selecting relevant data for information need detection in virtual agent user queries). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters), pages 419–427, Paris, France. AFCP - ATALA.
- Cite (Informal):
- Détecter le besoin d’information dans des requêtes d’usagers d’agents virtuels : sélection de données pertinentes (Selecting relevant data for information need detection in virtual agent user queries) (Efraim & Moreau, JEP/TALN/RECITAL 2016)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/nschneid-patch-4/2016.jeptalnrecital-poster.14.pdf