論文の概要: Entity-level Sentiment Analysis in Contact Center Telephone Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13401v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 16:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:03:58.485524
• Title: Entity-level Sentiment Analysis in Contact Center Telephone Conversations
• Title（参考訳）: コンタクトセンター電話会話におけるエンティティレベルの感情分析
• Authors: Xue-Yong Fu, Cheng Chen, Md Tahmid Rahman Laskar, Shayna Gardiner, Pooja Hiranandani, Shashi Bhushan TN
• Abstract要約: そこで我々は,コンタクトセンターにおける英語電話の会話書き起こしを解析するエンティティレベルの感情分析システムを開発した。 本稿では,変換器をベースとした DistilBERT モデルと,いくつかのルールを補足した畳み込みニューラルネットワークを用いた2つのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.691321108386792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Entity-level sentiment analysis predicts the sentiment about entities mentioned in a given text. It is very useful in a business context to understand user emotions towards certain entities, such as products or companies. In this paper, we demonstrate how we developed an entity-level sentiment analysis system that analyzes English telephone conversation transcripts in contact centers to provide business insight. We present two approaches, one entirely based on the transformer-based DistilBERT model, and another that uses a convolutional neural network supplemented with some heuristic rules.
• Abstract（参考訳）: エンティティレベルの感情分析は、与えられたテキストで言及されたエンティティに関する感情を予測する。 製品や企業のような特定のエンティティに対するユーザの感情を理解することは、ビジネスコンテキストにおいて非常に有用です。 本稿では,ビジネスインサイトを提供するために,コンタクトセンターにおける英語電話の会話書き起こしを解析するエンティティレベルの感情分析システムを構築した。 本稿では,変換器をベースとした DistilBERT モデルと,ヒューリスティックなルールを補足した畳み込みニューラルネットワークを用いた2つのアプローチを提案する。

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