Détecter le besoin d’information dans des requêtes d’usagers d’agents virtuels : sélection de données pertinentes
Octavia Efraim, Fabienne Moreau
Résumé : Pour orienter efficacement les messages reçus par différents canaux de communication, dont l’agent virtuel (AV), un système de gestion de la relation client doit prendre en compte le besoin d’information de l’usager. En vue d’une tâche de classification par type de besoin d’information, il est utile de pouvoir en amont sélectionner dans les messages des utilisateurs, souvent de mauvaise qualité, les unités textuelles qui seront pertinentes pour représenter ce besoin d’information. Après avoir décrit les spécificités d’un corpus de requêtes d’AV nous expérimentons deux méthodes de sélection de segments informatifs : par extraction et par filtrage. Les résultats sont encourageants, mais des améliorations et une évaluation extrinsèque restent à faire.
Mots clés : agent virtuel, besoin d’information, sélection de termes, données bruitées