A study of turn-yelding cues in human-computer dialogue

Previous research has made signi cant advances in under- standing how humans manage to engage in smooth, well-coordinated conversation, and have unveiled the existence of several turn-yielding cues | lexico-syntactic, prosodic and acoustic events that may serve as predictors of conversational turn nality. These results have subse- quently aided the re nement of turn-taking pro ciency of spoken dia- logue systems. In this study, we nd empirical evidence in a corpus of human-computer dialogues that human users produce the same kinds of turn-yielding cues that have been observed in human-human interac- tions. We also show that a linear relation holds between the number of individual cues conjointly displayed and the likelihood of a turn switch.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

A study of turn-yelding cues in human-computer dialogue

Previous research has made signi cant advances in under- standing how humans manage to engage in smooth, well-coordinated conversation, and have unveiled the existence of several turn-yielding cues | lexico-syntactic, prosodic and acoustic events that may serve as predictors of conversational turn nality. These results have subse- quently aided the re nement of turn-taking pro ciency of spoken dia- logue systems. In this study, we nd empirical evidence in a corpus of human-computer dialogues that human users produce the same kinds of turn-yielding cues that have been observed in human-human interac- tions. We also show that a linear relation holds between the number of individual cues conjointly displayed and the likelihood of a turn switch.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Predicción de la satisfacción del usuario a partir de chats de atención al cliente

Los servicios de atención al cliente son determinantes de la experiencia de usuario de las empresas Fintech. Este trabajo busca entender, empleando técnicas de machine learning, qué factores llevan a los clientes de una Fintech a evaluar de forma positiva su experiencia. Esto se hizo a partir de dos fuentes de datos: los registros de los usuarios y las conversaciones del servicio de atención al cliente vía WhatsApp. Experimentamos con modelos predictivos basados en XGBoost, entrenados con features del contexto del usuario, las características de las conversaciones y la semántica de las palabras utilizadas en las conversaciones. Los resultados fueron menores a lo esperado (AUC = 0.5152), pero dejan aprendizajes valiosos para quienes encaren problemas semejantes en el futuro, relacionados a los desafíos de los siguientes aspectos críticos: i. evitar el data leakage, ii. evaluar modelos y scoring metrics exhausti-vamente, iii. realizar chequeos intermedios, iv. no subestimar el tiempo necesa-rio para la transformación de datos, v. realizar un proceso de unit testing y vi. conocer el dominio. Este trabajo describe las distintas etapas de la metodología: extracción y transformación de los datos, generación de features, entrenamiento de modelos predictivos, selección del modelo óptimo y evaluación en datos de test

Detección de palabras claves en lenguajes sin datos de entrenamiento

Estudiamos el problema de detección de palabras claves (key-word-spotting) para idiomas que no disponen de corpus de datos con grabaciones y transcripciones fonéticas. Este problema es de central importancia para poder realizar búsquedas en bases de datos de grabaciones de habla. Usando el Boston University Radio Speech Corpus como corpus de referencia, analizamos diversas topologías y parametrizaciones de Modelos Ocultos de Markov para la detección de palabras sobre habla continua. Los modelos se basan en el uso de "fillers" para palabras no buscadas, y empleamos fonemas como unidades mínimas de detección. Para las pruebas, utilizamos un conjunto de 20 keywords entrenadas con 14 minutos de datos transcriptos y fillers entrenados con 7 horas sin transcripciones. Los resultados muestran que el mejor modelo alcanza rendimientos superiores a un 0.47 de FOM promedio, un porcentaje de detecciones correctas del 72.1% y 3.95 falsas alarmas por hora por keyword.XI Workshop Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Detección de palabras claves en lenguajes sin datos de entrenamiento

Estudiamos el problema de detección de palabras claves (key-word-spotting) para idiomas que no disponen de corpus de datos con grabaciones y transcripciones fonéticas. Este problema es de central importancia para poder realizar búsquedas en bases de datos de grabaciones de habla. Usando el Boston University Radio Speech Corpus como corpus de referencia, analizamos diversas topologías y parametrizaciones de Modelos Ocultos de Markov para la detección de palabras sobre habla continua. Los modelos se basan en el uso de "fillers" para palabras no buscadas, y empleamos fonemas como unidades mínimas de detección. Para las pruebas, utilizamos un conjunto de 20 keywords entrenadas con 14 minutos de datos transcriptos y fillers entrenados con 7 horas sin transcripciones. Los resultados muestran que el mejor modelo alcanza rendimientos superiores a un 0.47 de FOM promedio, un porcentaje de detecciones correctas del 72.1% y 3.95 falsas alarmas por hora por keyword.XI Workshop Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Detección de palabras claves en lenguajes sin datos de entrenamiento

Estudiamos el problema de detección de palabras claves (key-word-spotting) para idiomas que no disponen de corpus de datos con grabaciones y transcripciones fonéticas. Este problema es de central importancia para poder realizar búsquedas en bases de datos de grabaciones de habla. Usando el Boston University Radio Speech Corpus como corpus de referencia, analizamos diversas topologías y parametrizaciones de Modelos Ocultos de Markov para la detección de palabras sobre habla continua. Los modelos se basan en el uso de "fillers" para palabras no buscadas, y empleamos fonemas como unidades mínimas de detección. Para las pruebas, utilizamos un conjunto de 20 keywords entrenadas con 14 minutos de datos transcriptos y fillers entrenados con 7 horas sin transcripciones. Los resultados muestran que el mejor modelo alcanza rendimientos superiores a un 0.47 de FOM promedio, un porcentaje de detecciones correctas del 72.1% y 3.95 falsas alarmas por hora por keyword.XI Workshop Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

A study of turn-yelding cues in human-computer dialogue

Previous research has made signi cant advances in under- standing how humans manage to engage in smooth, well-coordinated conversation, and have unveiled the existence of several turn-yielding cues | lexico-syntactic, prosodic and acoustic events that may serve as predictors of conversational turn nality. These results have subse- quently aided the re nement of turn-taking pro ciency of spoken dia- logue systems. In this study, we nd empirical evidence in a corpus of human-computer dialogues that human users produce the same kinds of turn-yielding cues that have been observed in human-human interac- tions. We also show that a linear relation holds between the number of individual cues conjointly displayed and the likelihood of a turn switch.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO