Call centers hanterar kundfrågor från olika domäner såsom datorförsäljning och support, mobiltelefoner, biluthyrning, etc. Varje sådan domän har i allmänhet en domänmodell som är nödvändig för att hantera kundklagomål. Dessa modeller innehåller vanliga problemkategorier, typiska kundfrågor och deras lösningar, hälsningsstilar. För närvarande skapas dessa modeller manuellt med tiden. Mot detta föreslår vi en oövervakad teknik för att generera domänmodeller automatiskt från samtal transkriptioner. Vi använder ett toppmodernt system för automatisk taligenkänning för att transkribera samtalen mellan agenter och kunder, vilket fortfarande resulterar i höga felfrekvenser (40 %) och visar att även från dessa bullriga transkriptioner av samtal kan vi automatiskt bygga en domänmodell. Domänmodellen består främst av ett ämne taxonomi där varje nod kännetecknas av ämne(n), typiska frågor-svar (Q&As), typiska åtgärder och samtalsstatistik. Vi visar hur en sådan domänmodell kan användas för ämnesidentifiering av osedda samtal. Vi föreslår också ansökningar för medhjälpande agenter vid hantering av samtal och för agentövervakning utifrån domänmodellen.
Det har dock nyligen föreslagits att använda en oövervakad teknik för att generera domänmodeller automatiskt från samtal transkriptioner REF.
Automatic Generation Of Domain Models For Call-Centers From Noisy Transcriptions
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}