Titulo Estágio
Extração de Informação em Contexto de Diálogo
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI / CISUC
Enquadramento
Os call centers são uma peça fundamental na gestão das relações entre empresas e os seus clientes. No entanto, estes centros têm sofrido uma pressão cada vez maior, cada vez com mais clientes e com mais exigência relativamente ao tempo de resposta e à capacidade de resolução dos seus problemas.
Para ir ao encontro das expetativas dos clientes, é necessário dotar os call centers de tecnologia que permita optimizar os processos de assistência em tempo real e assim melhorar a experiência dos clientes e dos operadores. Se, por um lado, algumas tarefas podem ser otimizadas através da sua realização por agentes inteligentes artificiais, tais como chatbots e outros processos subjacentes, há muitas tarefas em que o envolvimento humano ainda é essencial ou, pelo menos, oferece mais garantias. Também esta intervenção humana pode ser otimizada, nomeadamente, se as ferramentas de apoio fornecerem rapidamente as informações necessárias para resolver os problemas com a maior eficiência e no menor tempo possível, dando assim apoio ao humano que interage com o cliente.
Assim, para melhor compreender as necessidades dos clientes, é de extrema importância ter acesso a interações anteriores, com os mesmos ou com outros clientes, e ao fluxo que seguiram até à sua resolução. A identificação de conversas com objetivos semelhantes poderá, por um lado, ser aproveitada por chatbots, que poderão assim tentar replicar o processo. Ao mesmo tempo, poderão ajudar a restringir as ações a tomar (e.g., dados a apresentar, perguntas a fazer) e sugerí-las ao operador.
É aqui onde a Extração de Informação (EI) a partir de texto tem um papel importante. A EI é uma sub-área do Processamento de Linguagem Natural que tem como objetivo representar, de forma estruturada e mais facilmente manipulável por programas de computador, a informação transmitida através de linguagem natural, facilitando também a sua interpretação automática. Por exemplo, a partir da frase “O João perdeu o smartphone” seria possível extrair as entidades relevantes “João” e “smartphone” e também uma relação perdeu(João, smartphone).
Ou seja, a partir do texto de conversas anteriores será possível extrair informação e assim identificar diferentes tipos de conversa, bem como caraterísticas que definem cada tipo. No entanto, apesar de ser uma área alvo de investigação há algumas décadas, os métodos mais comuns de EI assumem normalmente que as frases são bem delimitadas e bem escritas, o que raramente acontece num contexto de diálogo. Aí, é necessário lidar com um conjunto de fenómenos linguísticos complexos que dificultam a tarefa e ir, muitas vezes, para além dos limites de uma frase. Por exemplo, na seguinte interação “Humm… acho que ele o perdeu ontem”, é necessário ignorar algumas palavras e perceber a que se referem os pronomes “ele” e “o”, olhando para interações anteriores.
Objetivo
Este trabalho tem como principal objetivo a realização de uma investigação em torno da Extração de Informação (EI) a partir de diálogos, de tal forma que essa informação possa ser, no futuro, integrada numa aplicação para a optimização dos processos em call centers.
Para além de entidades e relações, a informação a extrair pode focar-se noutros elementos que possam ajudar na interpretação dos diálogos e na identificação de conversas semelhantes.
O trabalho deve começar por analisar técnicas comuns de EI a partir de texto e perceber as suas limitações num contexto de diálogo. Numa primeira fase, será útil confrontar o desempenho de algumas técnicas de (EI) em texto mais controlado com o desempenho em texto de diálogo. Será também importante identificar dados no formato de diálogo que possam ser utilizados ao longo do trabalho, quer na formulação de hipóteses, quer no teste dessas hipóteses, por via da experimentação dos vários métodos e respetiva avaliação.
Uma vez identificadas as limitações das técnicas comuns de EI, será importante propor alterações a essas mesmas técnicas ou até novos métodos, mais adaptados aos diálogos. Com vista à experimentação, será necessário implementar as alterações e métodos propostos, o que deverá tirar partido de algum pré-processamento de texto (e.g., segmentação em frases e átomos, identificação de funções de gramaticais, possivelmente de sintagmas, entre outros) onde até pode residir alguma da inovação. Aqui devem ser equacionadas formas para lidar com fenómenos típicos do diálogo, tais como a simplificação automática de frases ou sequências de interações, a resolução de pronomes com base em interações anteriores (anáforas), a identificação de tipos de pergunta ou de momentos característicos no diálogo. Isto sem perder de vista a utilização da informação extraída na identificação de conversas semelhantes e na generalização dessas semelhanças.
A experimentação deve ser feita sobre diálogos reais, anteriormente identificados, e os seus resultados analisados, de forma a tirar conclusões relativamente às vantagens e desvantagens de diferentes métodos ou caraterísticas para, idealmente, assim se chegar a soluções inovadoras para a extração de entidades e relações a partir de diálogos.
Essas conclusões devem ser documentadas na dissertação de mestrado e ainda num artigo científico, a enviar para uma conferência da área de Processamento de Linguagem Natural ou Inteligência Artificial.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
- Revisão da literatura.
- Identificação de técnicas de Extração de Informação e suas limitações no contexto de diálogo.
- Levantamento de ferramentas e dados a utilizar na fase de experimentação.
- Proposta de adaptações às técnicas identificadas / de novas técnicas - mais adaptadas ao objetivo.
- Elaboração da proposta de dissertação.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
- Implementação das abordagens propostas.
- Experimentação e avaliação das abordagens propostas em diálogos reais.
- Elaboração da dissertação de mestrado.
- Escrita de artigo científico.
Condições
O local de trabalho será num laboratório do CISUC, no DEI, onde haverá um acompanhamento regular por parte dos orientadores.
Este trabalho pode vir a ser integrado num projecto de investigação P2020 em co-promoção que visa o desenvolvimento de tecnologias de orientação automática do fluxo de diálogos. Nesse caso, o estudante poderá candidatar-se a uma bolsa de investigação para licenciado durante um período entre 6 a 12 meses, no valor de 798€ / mês.
Observações
Durante a fase de candidatura, dúvidas relacionadas com esta proposta, nomeadamente acerca dos objectivos e condições, devem ser esclarecidas com os orientadores, através de e-mail (catarina@dei.uc.pt e hroliv@dei.uc.pt) ou de uma reunião presencial, a marcar após um contacto por e-mail.
Orientador
Hugo Gonçalo Oliveira e Catarina Silva
hroliv@dei.uc.pt 📩