Segmentation de phases de dialogue dans des retranscriptions de conversations de centres d'appels
Résumé
The task of dialogue phase segmentation in call center conversation transcriptions is a crucial step for operational purposes. This research presents a supervised machine learning approach that requires a reasonable amount of manual annotation for segmentation and is based on feature engineering that takes into account the conversational nature of the data. The study describes key insights, including a discussion on the very definition of dialogue phases.
La segmentation de phases de dialogue dans les retranscriptions de conversations de centres d'appels est cruciale pour leur exploitation opérationnelle. Cet article présente une approche d'apprentissage automatique supervisée qui nécessite une charge d'annotation manuelle raisonnable pour la segmentation. Cette approche est basée sur une ingénierie des caractéristiques qui prend en compte la nature conversationnelle des données. Les résultats de l'étude fournissent des enseignements clés et amènent une discussion sur la définition même des phases de dialogue.
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