Titulo Estágio
Suporte para Auditoria em Diálogos de Apoio ao Cliente
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI / CISUC
Enquadramento
Os centros de contacto estão cada vez mais sob pressão e é necessário otimizar a comunicação com os clientes. Em algumas situações, agentes humanos são substituídos por agentes artificiais, mas isso nem sempre é possível, e a falta de contacto humano pode acarretar consequências negativas.
Num projeto recente no CISUC, exploraram-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural para descobrir, automaticamente, fluxos em diálogos escritos. O principal objetivo seria ajudar a guiar conversas e apoiar o trabalho de um agente humano num centro de contacto. Esse trabalho resultou inclusivamente numa plataforma, FlowDisco.
Atualmente, os fluxos são descobertos num histórico de diálogos escritos, em dois momentos: (i) descoberta de estados através do agrupamento (K-means clustering) de falas semelhantes; (ii) extração de grafos de transição entre esses estados. No entanto, acreditamos que os estados anteriores (contexto) em que cada fala aparece são tão importantes quanto o conteúdo do estado atual, e que será frutífero explorar outros algoritmos de clustering.
Além do apoio a agentes humanos, acreditamos que os fluxos descobertos podem ainda ser usados como ferramenta de auditoria, nomeadamente para: identificar tendências de comunicação, entre humanos ou entre humanos e máquinas; suportar a distribuição de recursos num centro de contacto; ou validar fluxos pré-definidos para agentes. Podem ainda funcionar como uma forma de interpretar diálogos entre humanos e agentes artificiais (e.g., chatbots), nomeadamente aqueles que se baseiam em modelos ``caixa-negra” para a geração de respostas, contribuindo assim para uma maior confiança nestes sistemas.
Objetivo
Nesta dissertação, o aluno deverá estudar, propor, implementar, e testar soluções para a descoberta de fluxos de diálogo que se devem diferenciar de outras já existentes por considerarem o contexto na descoberta de estados, eventualmente recorrendo a outros algoritmos de clustering.
As soluções devem ser testadas em conjuntos de diálogo orientado a tarefas (e.g., MultiWOZ, SGD), mas também de outros tipos, por exemplo, orientados a negociação (e.g., DealOrNoDeal). Será ainda interessante estudar a sua aplicação a diálogos de apoio ao cliente em redes sociais (e.g., Twitter) ou a diálogos gerados por grandes modelos de linguagem (e.g., ChatGPT e alternativas semelhantes de código aberto).
O trabalho terá os seguintes objetivos principais:
• Propor uma nova abordagem que considere o contexto na descoberta de fluxos de diálogo.
• Integrar a nova abordagem na plataforma FlowDisco.
• Usar os fluxos para identificar tendências de comunicação / auditar / interpretar diálogos.
• Tirar conclusões acerca dos benefícios dos fluxos descobertos e propor novos cenários de utilização.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
• Revisão da literatura.
• Familiarização com a FlowDisco.
• Levantamento de conjuntos de dados e seleção dos conjuntos a usar.
• Experimentação com a FlowDisco nos dados selecionados e identificação de limitações atuais.
• Proposta de nova abordagem para descobrir fluxos, considerando o contexto.
• Redação da proposta de tese.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
• Implementação da abordagem proposta e sua integração na FlowDisco.
• Experimentação nos conjuntos de diálogo selecionados.
• Análise de fluxos resultantes e sua comparação com fluxos obtidos por outras abordagens já implementadas.
• Experimentação em diálogos reais, incluindo diálogos humano-máquina.
• Avaliação dos fluxos como forma de interpretar diálogos e proposta de novos cenários de utilização.
• Redação da tese.
Condições
Este trabalho irá decorrer num laboratório do CISUC, onde haverá um acompanhamento regular pelos orientadores. Por contribuir para um projeto de investigação financiado, o aluno selecionado poderá candidatar-se a uma bolsa de investigação para licenciado, no valor de 930€/mês, com uma duração de 6 a 9 meses.
Orientador
Hugo Oliveira e Patrícia Ferreira
hroliv@dei.uc.pt 📩