@inproceedings{auguste-etal-2018-evaluation,
title = "Evaluation automatique de la satisfaction client {\`a} partir de conversations de type {``}chat{''} par r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents avec m{\'e}canisme d{'}attention (Customer satisfaction prediction with attention-based {RNN}s from a chat contact center corpus)",
author = "Auguste, Jeremy and
Charlet, Delphine and
Damnati, G{\'e}raldine and
Favre, Benoit and
Bechet, Frederic",
editor = "S{\'e}billot, Pascale and
Claveau, Vincent",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
month = "5",
year = "2018",
address = "Rennes, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.4",
pages = "225--232",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente des m{\'e}thodes permettant l{'}{\'e}valuation de la satisfaction client {\`a} partir de tr{\`e}s vastes corpus de conversation de type {``}chat{''} entre des clients et des op{\'e}rateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un d{\'e}fi pour les m{\'e}thodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propri{\'e}t{\'e}s de ce nouveau type de langage {\`a} l{'}intersection du langage {\'e}crit et parl{\'e}. Nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude utilisant des r{\'e}ponses {\`a} des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de pr{\'e}dire la satisfaction des usagers d{'}un service en ligne d{'}assistance technique et commerciale.",
language = "French",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="auguste-etal-2018-evaluation">
<titleInfo>
<title>Evaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type “chat” par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention (Customer satisfaction prediction with attention-based RNNs from a chat contact center corpus)</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Jeremy</namePart>
<namePart type="family">Auguste</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Delphine</namePart>
<namePart type="family">Charlet</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Géraldine</namePart>
<namePart type="family">Damnati</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Benoit</namePart>
<namePart type="family">Favre</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Frederic</namePart>
<namePart type="family">Bechet</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2018-05</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">French</languageTerm>
<languageTerm type="code" authority="iso639-2b">fre</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Pascale</namePart>
<namePart type="family">Sébillot</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Vincent</namePart>
<namePart type="family">Claveau</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Rennes, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>Cet article présente des méthodes permettant l’évaluation de la satisfaction client à partir de très vastes corpus de conversation de type “chat” entre des clients et des opérateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un défi pour les méthodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propriétés de ce nouveau type de langage à l’intersection du langage écrit et parlé. Nous présentons une étude utilisant des réponses à des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de prédire la satisfaction des usagers d’un service en ligne d’assistance technique et commerciale.</abstract>
<identifier type="citekey">auguste-etal-2018-evaluation</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.4</url>
</location>
<part>
<date>2018-5</date>
<extent unit="page">
<start>225</start>
<end>232</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T Evaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type “chat” par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention (Customer satisfaction prediction with attention-based RNNs from a chat contact center corpus)
%A Auguste, Jeremy
%A Charlet, Delphine
%A Damnati, Géraldine
%A Favre, Benoit
%A Bechet, Frederic
%Y Sébillot, Pascale
%Y Claveau, Vincent
%S Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN
%D 2018
%8 May
%I ATALA
%C Rennes, France
%G French
%F auguste-etal-2018-evaluation
%X Cet article présente des méthodes permettant l’évaluation de la satisfaction client à partir de très vastes corpus de conversation de type “chat” entre des clients et des opérateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un défi pour les méthodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propriétés de ce nouveau type de langage à l’intersection du langage écrit et parlé. Nous présentons une étude utilisant des réponses à des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de prédire la satisfaction des usagers d’un service en ligne d’assistance technique et commerciale.
%U https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.4
%P 225-232
Markdown (Informal)
[Evaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type “chat” par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention (Customer satisfaction prediction with attention-based RNNs from a chat contact center corpus)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.4) (Auguste et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)
ACL