Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction of User Request and Complaint in Spoken Customer-Agent Conversations

論文の概要: Prediction of User Request and Complaint in Spoken Customer-Agent Conversations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10249v1
Date: Wed, 27 Jul 2022 21:29:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-28 22:26:55.109569
Title: Prediction of User Request and Complaint in Spoken Customer-Agent Conversations
Title（参考訳）: 音声ユーザエージェント会話におけるユーザ要求と苦情の予測
Authors: Nikola Lackovic, Claude Montaci\'e, Gauthier Lalande and Marie-Jos\'e Caraty
Abstract要約: このコーパスには音声会話の書き起こしが含まれており、Train と Devel の2つのセットに分けられた。 6つの言語的特徴セット、6つの音声特徴セット、2つの音声対話特徴セットについて検討した。結果から,言語的特徴が常に最良の結果をもたらすことが明らかとなった(要求タスクは91.2%,苦情タスクは70.3%)。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the corpus called HealthCall. This was recorded in real-life conditions in the call center of Malakoff Humanis. It includes two separate audio channels, the first one for the customer and the second one for the agent. Each conversation was anonymized respecting the General Data Protection Regulation. This corpus includes a transcription of the spoken conversations and was divided into two sets: Train and Devel sets. Two important customer relationship management tasks were assessed on the HealthCall corpus: Automatic prediction of type of user requests and complaints detection. For this purpose, we have investigated 14 feature sets: 6 linguistic feature sets, 6 audio feature sets and 2 vocal interaction feature sets. We have used Bidirectional Encoder Representation from Transformers models for the linguistic features, openSMILE and Wav2Vec 2.0 for the audio features. The vocal interaction feature sets were designed and developed from Turn Takings. The results show that the linguistic features always give the best results (91.2% for the Request task and 70.3% for the Complaint task). The Wav2Vec 2.0 features seem more suitable for these two tasks than the ComPaRe16 features. Vocal interaction features outperformed ComPaRe16 features on Complaint task with a 57% rate achieved with only six features.
Abstract（参考訳）: 我々はhealthcallというコーパスを提示する。これはマラコフ・ヒューマニスのコールセンターで実生活で記録された。それは2つの別々のオーディオチャンネルを含み、1つは顧客、2つ目はエージェントである。各会話は、General Data Protection Regulationに関して匿名化された。このコーパスは、会話の書き起こしを含み、トレインセットとデヴェルセットの2つのセットに分割された。 HealthCall corpusでは2つの重要な顧客関係管理タスクが評価された。そこで本研究では,言語機能セット6つ,音声機能セット6つ,音声インタラクション機能セット2つという,14種類の特徴セットについて検討した。言語特徴にはトランスフォーマーモデルからの双方向エンコーダ表現,音声特徴にはopensmileとwav2vec 2.0を用いた。音声対話機能セットはターンテイクから設計・開発された。その結果、言語的特徴は常に最良の結果をもたらす(要求タスクは91.2%、苦情タスクは70.3%)。 Wav2Vec 2.0の機能は、ComPaRe16の機能よりもこの2つのタスクに適しているように見える。音声対話機能は、ComPaRe16よりもパフォーマンスが良く、ComPaRe16は6つの機能で57%の割合で達成されている。

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