Titulo Estágio
Descoberta de fluxos de diálogo adaptados ao perfil do utilizador
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI / CISUC
Enquadramento
Quer sejam de domínio aberto ou orientados para tarefas, entre humanos ou máquinas, os diálogos são omnipresentes e produzidos constantemente. Monitorizar, resumir e visualizar os fluxos dos diálogos pode oferecer informações valiosas. Isto pode ser conseguido através da descoberta de padrões de comunicação e fluxos de diálogo interpretáveis por humanos, cuja análise permite a deteção de tendências e potenciais problemas, tais como desvios de protocolo ou insatisfação do interlocutor, suportando assim ações para um serviço de maior qualidade.
Num projeto recente no CISUC, exploraram-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para descobrir, automaticamente, fluxos a partir de diálogos escritos. Esse trabalho resultou inclusivamente numa plataforma, FlowDisco (https://github.com/NLP-CISUC/FlowDisco). Atualmente, a descoberta de fluxos baseia-se: (i) na descoberta de estados através do agrupamento (clustering) de falas semelhantes num histórico de diálogos; e (ii) na extração de grafos de transição entre esses estados. Estes fluxos podem ainda ser mais enriquecidos com informações úteis como palavras-chave e sentimento de transição.
No entanto, acreditamos que os diálogos são influenciados pelas características individuais dos utilizadores, como idade, género, nacionalidade, histórico de interações, entre outros. Atualmente, a FlowDisco não tem em conta essas variáveis no processo de descoberta de fluxos, mas considerar o perfil do utilizador pode proporcionar uma personalização dos diálogos e pode melhorar significativamente a comunicação e a satisfação do cliente, além de permitir a adaptação dos fluxos às necessidades específicas de cada utilizador. A personalização baseada no perfil pode também ajudar a identificar padrões e tendências que não são evidentes quando não há personalização.
Objetivo
Nesta dissertação, o aluno deverá estudar, propor, implementar e testar soluções para a descoberta de fluxos de diálogo adaptados a diferentes tipos de utilizadores, considerando características como idade, género, tipo de contacto, entre outros. Estas soluções diferenciam-se de outras que apenas distinguem diferentes papéis dos participantes no diálogo (e.g., agente e cliente).
As soluções devem ser testadas em conjuntos de diálogo que identificam os participantes, tais como o MRDA (https://github.com/NathanDuran/MRDA-Corpus), que inclui transcrições de reuniões; ou o EmotionLines (https://affective-meld.github.io/), baseado na série de televisão Friends. A sua aplicação a diálogos de apoio ao cliente deverá ser também analisada. Para esta aplicação, é possível utilizar conversas do tipo recolhidas a partir da rede social Twitter/X (e.g., https://github.com/NLP-CISUC/TwitterDialogueSAPT).
Deverá ainda ser explorada a utilidade das soluções propostas para funcionamento em tempo real, quer para auxílio da intervenção humana, quer em chatbots / sistemas de diálogo. Por exemplo, a deteção automática do perfil do utilizador num diálogo pode tornar possível escolher a resposta mais adequada, com base na informação daquele perfil extraída do histórico de diálogos anteriores do mesmo perfil.
O trabalho terá os seguintes objetivos principais:
- Propor uma abordagem para a descoberta de fluxos de diálogo específicos de cada tipo de utilizador.
- Integrar a nova abordagem na plataforma FlowDisco.
- Usar os fluxos para identificar tendências de comunicação/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 e experimentação com diferentes conjuntos de dados
* Definição dos conjuntos de dados e seleção dos dados a usar.
* Proposta de nova abordagem para descobrir fluxos adaptados ao perfil do utilizador.
* 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.
* Comparação dos fluxos resultantes para diferentes utilizadores.
* Estudo de aplicações (e.g., deteção automática do utilizador com base numa sequência limitada de falas).
* Avaliação dos fluxos e proposta de novos cenários de utilização.
* Redação da tese.
* Escrita de um artigo científico.
Condições
Este trabalho irá decorrer num laboratório do CISUC, onde haverá uma comunicação frequente com os 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 990€/mês, com uma duração de entre 6 a 9 meses.
Orientador
Hugo Oliveira, Patrícia Ferreira, Catarina Silva, Ana Alves
hroliv@dei.uc.pt 📩