Profesora Patrocinante: Sr. John Atkinson. Alumna Srta. Carolina Zambrano M. Fecha 24 de Abril de 2006.

Transcripción

1 Propuesta Proyecto de Memoria de Título Diseño e Implementación de un Prototipo de Call Center automatizado usando técnicas para tratamiento de lenguaje natural. Profesora Patrocinante: Sr. John Atkinson. Alumna Srta. Carolina Zambrano M. Fecha 24 de Abril de 2006.

2 Índice 1. Información General 1 2. Descripción 1 3. Objetivo General 4 4. Objetivos Específicos 4 5. Cronograma de Actividades 4 6. Referencias Bibliográficas 5 7. Aprobación 6

3 Diseño e Implementación de un Prototipo de Call Center automatizado usando técnicas de tratamiento de lenguaje natural. 1. Información General Título de la Memoria: Diseño e Implementación de prototipo de Call Center automatizado usando técnicas de tratamiento de lenguaje natural. Modalidad: Investigación. Área: Inteligencia Artificial. Palabras Clave: Clasificación automática de Textos, Sistemas Pregunta Respuesta, Similaridad Semántica. Profesor patrocinante: Sr. John Atkinson. Comisión1: Sr. Ricardo Contreras. Comisión 2: Sra. Maria Angélica Pinninghoff. Alumna: Srta. Carolina Zambrano M. 2. Descripción Un call center es un centro de atención al cliente de una empresa. Algunos se dedican a ofrecer servicios, otros se dedican a almacenar reclamos, y otros se enmarcan en la tarea de responder a consultas de los clientes o usuarios. El manejo de un call center implica varias tareas para poder llevar a cabo un buen servicio. Un primer tópico es el tipo de interacción que posee este sistema con el usuario, existiendo desde los operadores humanos, sistemas touch-tone en los cuales el usuario elige las opciones a través de tonos de teclado, Interactive Voice Responser IVR, etc. Un segundo paso es el ruteo de la llamada, esto significa que el usuario se comunique con quien realmente desea comunicarse, u obtenga la información específica que realmente requiere, es decir la llamada debe dirigirse al agente encargado mas idóneo dentro de la empresa. Luego, en la fase de preparación de la respuesta misma, de acuerdo a la solicitud específica del usuario, se emite una respuesta a su 1

4 requerimiento. Esta etapa también puede considerar la interacción con el cliente. Esta propuesta se enmarca en los call center del tipo pregunta y respuesta, donde la interacción del cliente con el personal del centro de atención se realiza a través de y formularios web. En base a lo anterior se trabajara en la clasificación (ruteo) y generación de respuesta, de modo de realizar una clasificación automática de preguntas de clientes y generar respuestas efectivas según la experiencia del sistema en ese tipo de requerimientos. La clasificación se llevara a cabo mediante la integración de técnicas de clasificación de textos y métodos para análisis de lenguaje natural de estas preguntas. Este análisis consiste en realizar un procesamiento de lenguaje natural superficial, suficiente para poder computar alguna similaridad entre la pregunta nueva y un conjunto de respuestas obtenidas de las listas de preguntas frecuentes (FAQ) de alguna empresa existente. Mediante esta similaridad se puede asociar la respuesta mas acorde con la pregunta del usuario. Luego la mejor respuesta es enviada a el usuario en forma automática. El desarrollo de este sistema automático de clasificación y respuesta, puede tener grandes aplicaciones, ya que como se menciona en [1], algunos estudios empíricos demuestran que entre el 30% y 50% de las llamadas realizadas a través de los sistemas touch-tone no pueden obtener respuesta debido a que han sido dirigidos al personal equivocado. Por lo tanto la problemática descrita se presenta en servicios públicos y/o empresas donde existen servicios de atención al cliente o call center. Otro análisis de esta situación es observar que, si se recepcionan muchas preguntas en un día, el tiempo de respuesta podría extenderse demasiado. La propuesta de este proyecto es intentar minimizar en primera instancia el tiempo de respuesta hacia el cliente, generando automáticamente una respuesta efectiva. 2

5 Por otro lado, en este trabajo se desea aprovechar la experiencia existente en las organizaciones para responder a las preguntas, en la forma de repositorios de pregunta y respuesta, ya que estas proveen ejemplos importantes para entrenar sistemas de clasificación automática. A continuación se muestra un posible esquema, modelo de solución para call center automatizado, que se estudiará para el desarrollo de un prototipo, durante el desarrollo de la memoria de título. Pregunta del Cliente P Clasificador de Tipo de Pregunta TP TP Determinación de respuestas al tipo de Pregunta RTP. RTPs Cálculo de similaridad semántica entre TP y RTPs Respuesta R En el esquema anterior se aprecia el proceso que realizara el sistema pregunta - respuesta desde que un cliente ingresa una pregunta P. Una vez ingresada una pregunta P esta se debe clasificar dentro de los posibles tipos de preguntas existentes, esto se efectuará por medio del clasificador de tipo de pregunta, que tiene como misión entregar como salida la pregunta clasificada como TP, este clasificador usara técnicas de clasificación automática de textos para lograr su objetivo. Posteriormente se debe determinar cuales son las posibles respuestas al tipo de pregunta TP y con esta información se podrá realizar el calculo de similaridad semántica entre la pregunta tipo TP y las posibles respuestas a esa pregunta RTPs. Finalmente se entregara la mejor respuesta a la pregunta tipo según la similaridad semántica. Cabe destacar que la clasificación de la pregunta ingresada se realizara dentro de un tipo de preguntas ya definidos, es decir pueden existir, T1, T2,T3,T4,...Tn tipos de preguntas predefinidos y la pregunta ingresada se debe clasificar en alguno de estos tipos predefinidos. 3

6 3. Objetivo General Diseñar e implementar un prototipo de Call Center automatizado usando técnicas de tratamiento de lenguaje natural y de clasificación automática. 4. Objetivos Específicos Diseñar un clasificador automático de tipo de preguntas. Diseñar un modelo para el cálculo de similaridad semántica entre tipo de pregunta y respuestas similares. 5. Cronograma de Actividades Las actividades que se llevaran a cabo para la realización del proyecto son las siguientes: 1. Estudio y análisis de Técnicas de Clasificación Automática de Textos. 2. Estudio y análisis de Sistemas de Pregunta - Respuesta. 3. Estudio y análisis de Técnicas de Similaridad Semántica. 4. Diseño de Clasificador de Tipo de Pregunta. 5. Diseño de Modelo para Cálculo de Similaridad Semántica. 6. Prueba de Modelos y/o Métodos y/o Técnicas. 7. Análisis de Resultados, comparaciones. 8. Redacción del Informe de Memoria. 9. Revisión Informe. 4

7 A continuación se presenta una Carta Gantt* con los tiempos asignados a cada actividad. N º Act. Duración 20-abr 20-may 20-jun 20-jul 20-ago 20-sep 20-30Oct 1 40 días 2 40 días 3 40 días 4 40 días 5 40 días 6 40 días 7 40 días días 9 10 días (* Carta Gantt tentativa sujeta a cambios) 6. Referencias Bibliográficas. [1] Daniel Jurafsky & James H. Martin, An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice-Hall, [2] Prem Natarajan, Rohit Prasad, Bernhard Suhm, and Daniel McCarthy, Natural Language Call Routing With Bbn Call Director, Publicación Científica,1-4, [3] Stephan Busemann, Seen Schmeier, Roman G. Arens, Message Clasification in the Call Center, Publicación Cientifica, ,2002. [4] Gilad Mishne, Alexey Roytman, Aya Soffer, David Carmel, Ron Hoory, Automatic Analysis of Callcenter Conversations, Publicacion Cientifica, 1-7,2005. [5] Peter Coxhead, An Introduction to Natural Language Processing (NLP), 5

8 Aprobación Profesor Patrocinante Sr. John Atkinson. Profesores Comisión Sr. Ricardo Contreras Sra. Maria Angélica Pinninghoff. Comisión 1 Comisión 2 6