Dissertação

Towards a Data-Driven Automation of Customer Support EVALUATED

Apoio ao Cliente é essencial para a satisfação do utilizador e fundamental num mercado cada vez mais competitivo. Como tal, a sua automação é atualmente um desafio de grande interesse industrial e académico. No entanto, devido à falta de dados disponíveis sobre este cenário, a investigação tem-se focado no Suporte baseado na Comunidade, que difere do Apoio ao Cliente tradicional, em que, agentes humanos, são pagos para dar suporte a clientes numa linguagem uniforme. Neste trabalho, analisamos o comportamento de modelos de aprendizagem profunda baseados em recuperação de informação e baseados em geração num cenário de Apoio ao Cliente por email. Além disso, na tentativa de unificar as duas abordagens, desenvolvemos um modelo híbrido e uma rede neuronal Geradora e Adversária que pode ser usada para treinar conjuntamente estes modelos. Os resultados obtidos sugerem que, uma abordagem generativa simples, baseada num modelo sequência-para-sequência com um mecanismo de atenção, pode ser mais adequada do que uma abordagem baseada em recuperação de informação. Além disso, a nossa avaliação humana sugere que combinar ambas as abordagens pode melhorar a qualidade da resposta final.
Apoio ao Cliente, Aprendizagem Profunda, Automação do Apoio ao Cliente, Aprendizagem Automática, Processamento de Língua Natural

Maio 28, 2019, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Maria Luísa Torres Ribeiro Marques da Silva Coheur

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João de Almeida Varelas Graça

Unbabel

Co-founder e CTO