Dissertação
Dense Template Retrieval for Customer Support EVALUATED
Respostas pré-formatadas são utilizadas extensivamente em cenários de suporte ao cliente, constituindo um método eficiente de cobrir uma infinidade de tópicos, com uma coleção de modelos de resposta de fácil manutenção. Ainda assim, o número de modelos é geralmente grande de mais para um agente pesquisar. A sugestão automática do modelo correto, para uma determinada questão, pode melhorar a eficiência do serviço, reduzindo custos e levando a uma melhor satisfação do cliente. Neste trabalho, adaptamos a estrutura de recuperação de informação com representações densas, para o cenário de suporte ao cliente, modificando a técnica frequentemente usada de in-batch negatives para suportar a amostragem não pareada de questões e modelos de resposta. Também propomos uma nova função de custo que estende a típica similaridade centrada nas questões, explorando outras relações de similaridade nos dados de treino. Experiências em dados privados e públicos mostram que a nossa abordagem consegue melhorias consideráveis, tanto em desempenho como velocidade de treino.
novembro 25, 2021, 18:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Bruno Emanuel Da Graça Martins
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado
