Analyse des sentiments et transcription automatique : modélisation du déroulement de conversations téléphoniques

Frederik Cailliau*,** et Ariane Cavet*,***
*Sinequa; 12, rue d’Athènes; Paris 75009; France
**LIPN; Université de Paris 13 - Paris Nord; 99, avenue Jean-Baptiste Clément; Villetaneuse 93430; France
***UFR de Linguistique; Université Paris 7; 30, rue du château des rentiers; Paris 75013; francecailliau@sinequa.com, cavet@sinequa.com
Résumé
Dans cet article, nous présentons une méthode pour modéliser le déroulement de conversations provenant d’un centre d’appels. Le système d’analyse des sentiments prend en entrée des transcriptions automatiques, ce qui rend la détection d’entités moins fiable à cause des inévitables erreurs de transcription. Nous évaluons la dégradation subie en termes de précision et de rappel sur un corpus manuellement annoté. Pour y faire face, nous avons défini un grand nombre d’entités évaluatives et de modalités à extraire, auxquelles nous avons attribué des poids d’intensité. Lors du compte de polarité pour chaque tour de parole, les entités neutres sont comptées avec celles à forte polarité. Le plus haut score étant gagnant, cette modélisation permet de visualiser le déroulement émotionnel de la conversation par des courbes positif et négatif.
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