In this article we propose a descriptive study of a chat conversations corpus from an assistance contact center. Conversations are described from several view points, including interaction analysis, language deviation analysis and typographic expressivity marks analysis. We provide in particular a detailed analysis of language deviations that are encountered in our corpus of 230 conversations, corresponding to 6879 messages and 76839 words. These deviations may be challenging for further syntactic and semantic parsing. Analysis is performed with a distinction between Customer messages and Agent messages. On the overall only 4% of the observed words are misspelled but 26% of the messages contain at least one erroneous word (rising to 40% when focused on Customer messages). Transcriptions of telephone conversations from an assistance call center are also studied, allowing comparisons between these two interaction modes to be drawn. The study reveals significant differences in terms of conversation flow, with an increased efficiency for chat conversations in spite of longer temporal span.

Dans cet article, nous nous intéressons à la classification contextuelle d’entités nommées de type film . Notre travail s’inscrit dans un cadre applicatif dont le but est de repérer, dans un texte, un titre de film contenu dans un catalogue (par exemple catalogue de films disponibles en VoD). Pour ce faire, nous combinons deux approches : nous partons d’un système à base de règles, qui présente une bonne précision, que nous couplons avec un modèle de langage permettant d’augmenter le rappel. La génération peu coûteuse de données d’apprentissage pour le modèle de langage à partir de Wikipedia est au coeur de ce travail. Nous montrons, à travers l’évaluation de notre système, la difficulté de classification des entités nommées de type film ainsi que la complémentarité des approches que nous utilisons pour cette tâche.

Dans cet article nous proposons une première étude descriptive d’un corpus de conversations de type tchat issues d’un centre de contact d’assistance. Les dimensions lexicales, syntaxiques et interactionnelles sont analysées. L’étude parallèle de transcriptions de conversations téléphoniques issues d’un centre d’appel dans le même domaine de l’assistance permet d’établir des comparaisons entre ces deux modes d’interaction. L’analyse révèle des différences marquées en termes de déroulement de la conversation, avec une plus grande efficacité pour les conversations de type tchat malgré un plus grand étalement temporel. L’analyse lexicale et syntaxique révèle également des différences de niveaux de langage avec une plus grande proximité entre le client et le téléconseiller à l’oral que pour les tchats où le décalage entre le style adopté par le téléconseiller et l’expression du client est plus important.