Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Analyse et intégration des opinions de l'utilisateur dans ses interactions avec un ACA pour la gestion de la relation client
Directrice de thèse:
Catherine PELACHAUD (ISIR (EDITE))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Mots clés : ACA, sentiment analysis, opinion mining, text mining, émotions, interaction humain-machine
L’objet de cette thèse est de s’attaquer conjointement aux deux aspects suivants : - la mise en place de méthodes de modélisation et de détection des opinions et sentiments exprimés par l’utilisateur lors de conversations écrites (chat) avec un agent conversationnel animé jouant le rôle de conseiller client - la définition des stratégies d’interaction permettant de déclencher en fonction du sentiment détecté chez l’utilisateur, le comportement socio-émotionnel de l’agent sur l’ensemble de l’interaction.
Les méthodes d’analyse des sentiments seront envisagées en entrée (quels sentiments/opinions considérer pour déclencher les stratégies d’interaction?) et en sortie (les sentiments/opinions exprimés par l’utilisateur sont-ils en accord avec ceux attendus par la stratégie d’interaction?) des stratégies d’interaction de l’agent virtuel. La thèse s’appuiera sur la théorie de l’appraisal adaptée au contenu verbal telle que définie par les psycho-linguistes dans (Martin & White, 2007) pour construire les modèles computationnels de détection d’expressions évaluatives. La doctorante utilisera des méthodes à base de règles sémantiques pour modéliser les opinions et sentiments exprimés par le client, ainsi que les sources et les cibles de ces opinions. Ces méthodes devront s’attacher à prendre en compte les spécificités langagières des données de chat et pourront s’appuyer sur les connaissances issues du profil du client lorsqu’elles seront disponibles.
Le doctorant pourra s’appuyer sur le moteur de dialogue DISCO (Rich, 2012) pour formaliser les stratégies d’interactions socio-émotionnelles par des arbres décisionnels. Ces stratégies reposeront sur une typologie des comportements socio-émotionnels (i.e. émotion (ex. colère), attitude sociale (ex : chaleureux)), et des actes de communication de l’agent (i.e. ordre, question, excuse, etc.) qui servira de base pour la mise en place des arbres décisionnels utilisés pour les stratégies d’interaction. Ces stratégies d’interaction pourront également s’appuyer sur le profil du client (informations disponibles dans le Système d’Information d’EDF) et/ou sur des connaissances extérieures (par exemple disponibles dans DBPedia) pour favoriser l’engagement du client dans son interaction avec l’agent. Le prototype final pourra s’appuyer sur la plateforme GRETA (Niewiadomski et al., 2011) qui repose sur l’architecture SAIBA, une architecture globale unifiée développée par la “communauté agent” pour la génération de comportements multimodaux et intègre le moteur de dialogue DISCO.
Doctorant.e: Poltavchenko Irina