論文の概要: Utilisation of open intent recognition models for customer support intent detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16544v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 10:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 14:59:38.884593
• Title: Utilisation of open intent recognition models for customer support intent detection
• Title（参考訳）: 顧客支援意図検出のためのオープンインテント認識モデルの利用
• Authors: Rasheed Mohammad, Oliver Favell, Shariq Shah, Emmett Cooper, Edlira Vakaj
• Abstract要約: 企業はサポートを提供し、顧客満足度を改善するための新しいソリューションを模索している。 サポートソリューションは、ソーシャルメディア、人工知能(AI)、機械学習(ML)、リモートデバイス接続など、テクノロジで進歩している。 本研究では,ラベル付きテキストデータと非ラベル付きテキストデータの両方を用いて顧客の意図を正確に予測する手法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Businesses have sought out new solutions to provide support and improve customer satisfaction as more products and services have become interconnected digitally. There is an inherent need for businesses to provide or outsource fast, efficient and knowledgeable support to remain competitive. Support solutions are also advancing with technologies, including use of social media, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and remote device connectivity to better support customers. Customer support operators are trained to utilise these technologies to provide better customer outreach and support for clients in remote areas. Interconnectivity of products and support systems provide businesses with potential international clients to expand their product market and business scale. This paper reports the possible AI applications in customer support, done in collaboration with the Knowledge Transfer Partnership (KTP) program between Birmingham City University and a company that handles customer service systems for businesses outsourcing customer support across a wide variety of business sectors. This study explored several approaches to accurately predict customers' intent using both labelled and unlabelled textual data. While some approaches showed promise in specific datasets, the search for a single, universally applicable approach continues. The development of separate pipelines for intent detection and discovery has led to improved accuracy rates in detecting known intents, while further work is required to improve the accuracy of intent discovery for unknown intents.
• Abstract（参考訳）: より多くの製品やサービスがデジタルで相互接続されるようになるにつれて、企業は顧客満足度の向上とサポートを提供するための新しいソリューションを模索している。 競争力を維持するために、企業は速く、効率的で知識豊かなサポートを提供し、アウトソースする必要がある。 サポートソリューションは、ソーシャルメディア、人工知能(AI)、機械学習(ML)、リモートデバイス接続など、顧客を支援するテクノロジも進歩している。 顧客サポートオペレータは、これらの技術を活用して、より優れた顧客アウトリーチとリモートエリアでのクライアントサポートを提供するように訓練されています。 製品とサポートシステムの相互接続は、企業に対して、製品市場とビジネス規模を拡大するための潜在的な国際顧客を提供する。 本稿では,バーミンガムシティ大学と企業間のナレッジ・トランスフォーメーション・パートナーシップ(ktp)プログラムと共同で,さまざまなビジネス分野におけるカスタマサポートをアウトソーシングする企業のカスタマサービスシステムを扱う企業とのコラボレーションによって,カスタマサポートにおけるai応用の可能性について報告する。 本研究はラベル付きテキストデータとラベルなしテキストデータの両方を用いて顧客の意図を正確に予測するためのいくつかのアプローチを検討した。 特定のデータセットで有望なアプローチもあるが、単一の普遍的なアプローチの探索は続いている。 意図検出と発見のための別個のパイプラインの開発により、既知の意図を検出する精度が向上し、未知の意図に対する意図発見の精度を改善するためにさらなる作業が必要である。

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