Prédiction continue de la satisfaction et de la frustration dans des conversations de centre d’appels ( A llo S at : A New Call Center F rench Corpus for Affect Analysis) (2020)

Abstract: Nous présentons un nouveau corpus, nommé AlloSat, composé de conversations en français extraites de centre d’appels, annotées de façon continue en frustration et satisfaction. Dans le contexte des centres d’appels, une conversation vise généralement à résoudre la demande de l’appelant. Ce corpus a été mis en place afin de développer de nouveaux systèmes capables de modéliser l’aspect continu de l’information sémantique et para-linguistique au niveau conversationnel. Nous nous concentrons sur le niveau para-linguistique, plus précisément sur l’expression des émotions. À notre connaissance, la plupart des corpus émotionnels contiennent des annotations en catégories discrètes ou dans des dimensions continues telles que l’activation ou la valence. Nous supposons que ces dimensions ne sont pas suffisamment liées à notre contexte. Pour résoudre ce problème, nous proposons un corpus permettant une connaissance en temps réel de l’axe frustration/satisfaction. AlloSat regroupe 303 conversations pour un total d’environ 37 heures d’audio, toutes enregistrées dans des environnements réels, collectées par Allo-Media (une société spécialisée dans l’analyse automatique d’appels). Les premières expériences de classification montrent que l’évolution de l’axe frustration/satisfaction peut être prédite automatiquement par conversation.

## introduction aujourd'hui, alors que nous sommes capables de stocker de plus en plus de données et notamment des données audio, leur valorisation est un sujet urgent. de nombreuses études se penchent donc sur l'extraction d'information, par exemple sémantique et para-linguistique. dans les centres d'appels, des conseillers humains reçoivent des centaines d'appels par jour et tentent de répondre au mieux aux problématiques des appelants. nous avons donc décidé de travailler sur la reconnaissance des émotions, appelé speech emotion recognition (ser), car dans un contexte de centre d'appel, fournir à posteriori l'évolution de la satisfaction et de la frustration lors d'une conversation dans des gros volumes d'appels, peut intéresser l'entreprise afin d'améliorer sa qualité de service. si nous nous référons aux travaux menés en psychologie, il y a plusieurs modèles utilisés pour caractériser une émotion. une approche consiste à décomposer les émotions en catégories discrètes telles que les " big six " @xcite ou les 32 émotions de la roue de plutchik @xcite . une autre approche décrit l'émotion comme un état continu, décrit par plusieurs dimensions notamment l'activation et la valence, mais aussi la dominance, l'intention ou l'axe conducteur/obstructif @xcite dont l'extrême positif est la satisfaction et l'extrême négatif est proche de la frustration. si on se replace dans notre contexte, l'objectif d'un appel est soit d'ouvrir un contrat, soit de résoudre des problèmes techniques ou financiers. du coup la question de l'évolution de la frustration et de la satisfaction (appelé satisfaction par la suite) est cruciale. nous avons donc cherché des corpus disponibles pour la reconnaissance d'émotion dans notre contexte. les corpus existants sont souvent actés et ne sont généralement pas liés à des conversations de centre d'appels. même si de nombreux efforts sont faits pour passer de corpus actés à des corpus de parole spontanée, il existe encore peu de corpus de parole spontanée et encore moins qui sont annotés en émotion continue. dans les corpus ser, l'émotion est principalement représentée par des catégories discrètes, par exemple la colère, la joie dans des conversations de centre d'appels d'urgence @xcite probablement parce que la collecte d'émotions discrètes est plus aisée que celle d'émotions continues @xcite . on retrouve néanmoins des corpus comportant des annotations continues : l'activation et la valence pour le corpus semaine @xcite (composé de conversations simulées entre un utilisateur humain et une machine) et sewa @xcite (composé de conversations entre deux locuteurs à propos de publicités visualisées en amont). nous avons donc cherché à proposer un schéma d'annotation et de procéder à l'annotation d'un corpus existant en émotions continues. cependant les corpus des centres d'appels sont en général très dépendants d'un domaine d'activité, par exemple on retrouve decoda @xcite (opérateur de transport parisien) qui est annoté avec des entités nommées, ou natural @xcite (compagnie d'électricité chinoise) qui est annoté avec deux classes : colère et neutre. à notre connaissance, aucun corpus de centre d'appels n'est composé de domaines hétéroclites. n'ayant pas trouvé de corpus de centre d'appels suffisamment diversifié et annoté continûment en satisfaction de l'appelant, nous avons collecté des données provenant de différents domaines sur lequel nous avons mis en place notre propre schéma d'annotation en collaboration avec la société allo-media. nous proposons donc un nouveau corpus, dédié à l'analyse de conversations en centres d'appels, annoté continûment en satisfaction. les premières prédictions réalisées sur ce corpus nous montre des résultats encourageants qui seront développés au cours de cet article. le reste de cet article est organisé comme suit. la construction du corpus est introduite dans la section 2. la section 3 se concentre sur l'analyse de la cohérence des résultats tandis que la section 4 montre la mise en place des systèmes de prédiction et les résultats des premières expériences.