Constitution de sous-fils de conversations d’emails (2023)

Abstract: Les conversations d’emails en entreprise sont parfois difficiles à suivre par les collaborateurs car elles peuvent traiter de plusieurs sujets à la fois et impliquer de nombreux interlocuteurs. Pour faciliter la compréhension des messages clés, il est utile de créer des sous-fils de conversations. Dans notre étude, nous proposons un pipeline en deux étapes pour reconnaître les actes de dialogue dans les segments de texte d’une conversation et les relier pour améliorer l’accessibilité de l’information. Ce pipeline construit ainsi des paires de segments de texte transverses sur les emails d’une conversationfacilitant ainsi la compréhension des messages clés inhérents à celle-ci. A notre connaissance, c’est la première fois que cette problématique de constitution de fils de conversations est abordée sur les conversations d’emails. Nous avons annoté le corpus d’emails BC3 en actes de dialogues et mis enrelation les segments de texte de conversation d’emails de BC3.

## introduction depuis quelques décennies, avec l'évolution d'internet et l'avènement de l'intelligence artificielle, les conversations médiées par ordinateur (cmo, computer mediated communication -cmc en anglais) sont d'intérêt pour des recherches en linguistique, psychologie et dans bien d'autres domaines. les emails, les chats et les échanges dans des forums font partie de ces conversations et sont des canaux d'échanges utilisés dans des entreprises via des outils de communications et de collaboration. les contenus issus de ces outils regorgent d'importantes connaissances et le fait qu'ils soient peu ou pas structurés limite leur exploitation pour en extraire leur quintessence. une problématique générale induite par le besoin d'une meilleure compréhension ou l'extraction de connaissances de ces contenus dans le cadre des emails est la reconstruction de fils de conversations d'emails. un fil de conversation dans un corpus d'e-mails est formellement défini comme un ensemble d'emails échangés sur le même sujet entre le même groupe de personnes via des actions de réponse ou de transfert @xcite . pour @xcite il existe deux types de structure de conversation d'emails : ces travaux reconstruisent les structures de fils de conversation d'emails permettant une meilleure lisibilité des contenus desdites conversations et une identification des relations parent/enfant entre les emails d'une même conversation. cependant ils ne permettent pas d'avoir un accès à l'essence des informations contenues dans une conversation. aussi ces approches ne permettent pas de facilement suivre l'évolution d'une conversation, ni de savoir quelles sont les principales actions menées par les interlocuteurs dans de telles conversations d'emails. ces actions fortement lieés aux actes de dialogues exprimés dans les messages des interlocuteurs, permettraient de cartographier la progression d'un projet avec en plus les différentes contributions des collaborateurs. une conversation en plus de permettre des échanges sur des thématiques, est avant tout une communication entre des interlocuteurs, d'où l'existence des actes de dialogue. l'évolution d'une conversation peut par exemple répondre aux questions suivantes : est-ce que les questions posées en amont dans la conversation ont été répondues ou non ; est-ce que des approbations ou désaccords ont été émis en retour à des suggestions exprimées. les valeurs ajoutées qui résulteront de la remédiation des insuffisances susmentionnées, constituent les éléments de motivation des travaux décrits dans ce papier. nous y proposons une approche de constitution de sous-fils de conversation d'emails qui s'appuie sur les métadonnées, principalement la relation reply-to entre deux emails, les actes de dialogue de segments de texte extraits d'emails, la similarité sémantique entre ces segments et la production de paires transverses de ces segments de texte. la figure 1 met en avant une conversation du corpus bc3 avec ses emails, ainsi que les paires transverses de segments de texte construites via annotation. un exemple de relation transverse est la relation entre le segment de texte "those who so wish could attend both weeks, and other people could attend only one week" de l'email 1 qui est une suggestion et le désaccord "jacob, no way. taking one week out of our calender 3 times...". notre approche de constitution de sous-fils de discussion permet non seulement de démêler de façon fine une conversation d'emails mais aussi surtout de connaître l'état d'évolution de ladite conversation. figure 1 -extrait d'une conversation du corpus bc3 avec des paires de segments de texte appariées la figure 1 illustre la problématique de constitution de sous-fils de conversations d'emails. les principales contributions dans ce papier pour la constitution des sous-fils de conversations d'emails sont : ## travaux connexes les emails sont un outil de communication et de collaboration largement utilisé en entreprise et ils contiennent en plus des informations sur l'état d'avancement dans le cadre des projets, des données très riches et difficilement accessibles parce que entremêlées dans des fils de conversations d'emails qui sont peu ou pas structurés. la reconstruction de fils de conversations d'emails et l'identification des thématiques abordés dans ces conversations sont les principales problématiques liées à cette modalité de communication. pour répondre à ces problématiques, il existe plusieurs approches. l'algorithme de zawinski est l'un des algorithmes les plus populaires pour la construction de fils de conversation d'emails. il est basé sur des informations provenant de métadonnées. cependant, étant donné que ces champs d'en-tête sont facultatifs pour les clients de messagerie, ils ne sont pas toujours disponibles. de plus, ces données ne permettent pas de reconstruire toutes les conversations d'emails avec précision. -approches s'appuyant sur les contenus d'emails afin de regrouper les emails en conversations sans tenir compte de la structure de celles-ci (wu & oard, 2005) utilisent les objets d'emails pour détecter les fils de conversation. plus précisément, ils regroupent les emails dans le même fil de conversation si les emails ont le même objet et ont au moins un participant commun. (wang et al., 2008) extraient les fils de conversation d'emails à l'aide de l'algorithme de zawinski, puis fusionnent ou décomposent les fils extraits en fonction de leurs objets afin de reconstruire les conversations. de même (erera & carmel, 2008) regroupent les emails en conversations cohérentes exploitant une fonction de similarité qui prend en compte tous les attributs d'email pertinents, tels que l'objet de l'email, les participants, la date de soumission et le contenu de l'email. -reconstruction des fils de conversations en structures arborescente (lewis & knowles, 1997) traitent la reconstruction de fils de conversations d'emails comme un problème d'extraction d'informations. ils ont étudié cinq approches d'extraction pour déterminer si un email est une réponse à un autre, et leurs résultats indiquent que l'utilisation du texte cité dans un email comme requête et du contenu non cité d'autres e-mails comme documents est la stratégie la plus efficace. dans leurs recherches, lewis et knowles se sont concentrés uniquement sur le corps du texte de l'email et n'ont utilisé aucune autre information disponible dans les emails. pour constituer un corpus d'emails pseudo-anonymisés sous des structures arborescentes, (tadonfouet tadjou et al., 2021) utilisent les méta-données, les contenus d'emails ainsi que les messages cités dans ceux-ci. l'approche de (yeh, 2006) suppose que tous les emails d'une conversation ont le même objet et que la durée de la conversation est généralement plus courte qu'une période fixe. par conséquent, ils divisent les e-mails en plusieurs groupes, où tous les messages du même groupe ont des objets identiques et la différence de temps maximale entre deux e-mails du groupe est inférieure à un seuil fixe. ils tentent ensuite de reconstruire l'arborescence des fils de discussion des emails en identifiant les relations parent-enfant entre les emails au sein du même groupe. bien que leur méthode soit efficace pour détecter les structures arborescentes, les hypothèses qu'ils ont formulées ne sont pas toujours valables, comme en témoignent leurs expériences. (joshi et al., 2011) ont utilisé la segmentation et la détection d'emails quasi identiques pour trouver et organiser des messages qui devraient être regroupés en fonction de leurs relations de réponse et de transfert. ils supposent qu'un email répondant à un autre email contient en tant que texte cité dans un segment séparé, le texte de l'email auquel il répond. ainsi, ils reconstruisent les fils de conversation tout en tenant compte de ces modèles de segmentation. (dehghani et al., 2012, 2013) en s'appuyant sur le corpus bc3 proposent dans le premier papier une approche qui considère la recherche de fils de conversation d'email comme un problème d'optimisation, et exploite la programmation génétique pour rechercher intelligemment dans l'espace des solutions possibles. dans le second, ils explorent deux nouvelles approches d'apprentissage, lexlinc et lextrec, qui essayent d'extraire les structures linéaires et arborescentes des conversations, respectivement. lexlinc apprend à extraire les relations entre fils de conversations d'emails et partitionne l'ensemble des données en clusters d'emails de sorte que chaque cluster représente un thread de conversation. d'autre part, lextrec essaie d'apprendre des relations parents-enfants parmi les emails et extrait la structure arborescente des conversations. -identification de thématiques dans les conversations d'emails (joty et al., 2010) ont annoté et rendu disponible le corpus bc3 annoté manuellement avec des sujets. ils évaluent la fiabilité des annotateurs, montrent comment les modèles de segmentation de sujets existants (lcseg et lda) peuvent être appliqués aux emails et proposent deux nouvelles extensions de ces modèles qui utilisent non seulement des informations lexicales mais exploitent également une structure de conversation à un niveau plus fin de manière cohérente. ils capturent la structure de conversation des emails au niveau du fragment (citation) sous la forme d'un graphe de fragment de citations (fqg -fragment quotation graph). un fqg capture la relation de réponse, l'utilisation des citations et d'autres fonctionnalités de conversation. lcseg proposé pour la première fois par (galley et al., 2003) est un modèle de segmentation basé sur des chaînes lexicales qui suppose que les changements de sujet sont susceptibles de se produire là où des répétitions fortes de termes commencent et se terminent. il commence par calculer des chaînes lexicales pour chaque mot qui ne fait pas parti des stop-words basé sur les répétitions de mots. il classe ensuite les chaînes selon deux mesures : le nombre de mots dans la chaîne et la compacité de la chaîne. il calcule ensuite la similarité cosinus (ou fonction de cohésion lexicale) à la transition entre les deux fenêtres d'analyse. une faible similarité indique une faible cohésion lexicale et un changement net signale une forte probabilité d'une frontière de sujet réelle. 3 méthodologie et formalisation 3.1 hypothèse et méthode une conversation est constituée d'au moins deux emails, avec au moins deux interlocuteurs, chacun de ses emails aborde au moins un sujet et contient au moins un segment de texte qui est une phrase courte ou une combinaison de plusieurs phrases. pour mettre en relation certaines phrases d'une conversation d'un email b avec ceux d'une email a, on peut tout simplement s'appuyer sur les métadonnées de la conversation comme la relation reply-to entre deux emails, mais aussi sur leur similarité sémantique. cependant certaines phrases d'emails sont souvent très courtes (moins de 4 mots) et ainsi dépourvues de contexte pour un meilleur score de similarité sémantique avec les phrases d'un email précédent. une courte phrase pourrait par exemple être "ça me va" : un accord ou une appréciation qui répond à une suggestion dans un précédent email. en général, dans une conversation, certains contenus ou segments de texte à dans un email de continuation sont des réponses, élaborations, suggestions ou d'autres types d'actes de dialogue qui sont en relation avec des segments de texte d'emails précédents. ces relations entre deux segments de de texte d'emails sont dites transverses. on peut aussi dire que deux segments de texte sont adjacents du fait de l'existence d'une relation entre eux. notre objectif dans ce papier est d'identifier des paires de segments de texte qui sont reliés de manière transverse au sein d'une même conversation. notre hypothèse est de s'appuyer non seulement sur les métadonnées et la similarité sémantique entre segments de texte mais de les compléter avec les actes de dialogues de ces segments afin d'avoir un système robuste d'appariement de segments de texte entre emails. après consolidation des différentes paires entre elles, on obtient des groupes de segments de texte qui représentent la ou les parties essentielles de la conversation, ce qui vise à en faciliter la lecture et la compréhension. l'extraction de paires transverses d'une conversation se déroule en trois étapes : -la segmentation des contenus d'emails, par défaut en phrases dans ce papier -l'assignation d'actes de dialogue aux segments (dialogue acts recognition -dar) : différents modèles sont entraînés basés sur des réseaux de neurones avec sur la dernière couche une fonction softmax pour la classification des différents actes de dialogue décrits dans la section 5.1. le segment de texte précédent celui à prédire est utilisé en contexte afin d'améliorer les performances des modèles. -l'appariement des segments de texte ou d'énoncés(ae) ou des emails d'une conversation : un classifieur binaire est entraîné pour cette tâche en s'appuyant sur le framework setfit (?). comme entrée à ces modèles, des paires de segments positives et négatives sont construits à partir des corpus existants bc3 et reddit. les paires positives et négatives appartiennent à une même conversation. chaque paire est constituée de deux segments de texte extraits respectivement de deux emails e i et e j , i et j des entiers tels que @xmath0. les deux segments (s a , s b ) d'une paire positive ont chacun leurs actes de dialogue respectifs (das a , das b ) et sont en relation du fait que das b est répond au sens large du terme à das a . par exemple, das a peut être une suggestion et das b une appréciation. une paire négative quant à elle a ses segments de texte qui ne sont pas en relation et ont été choisis de façon aléatoire dans une conversation. actes de dialogues par deux annotateurs avec un accord inter-annotateur égal à 0,79. cependant nous avons constaté que ces actes de dialogue ne répondaient pas à notre besoin car imprécis : plusieurs phrases d'emails annotées comme "statement" étaient pourtant principalement des suggestions ou des élaborations. pour cette raison, nous avons décidé de réannoter le corpus bc3 en actes de dialogues en relation entre phrases d'emails dans une conversation. les actes de dialogues utilisés proviennent d'un référentiel que nous avons spécialement établi pour notre besoin sur les conversations d'emails et aussi pour des raisons de clarté.