Título

Método de clasificación multi-etapa para el direccionamiento de solicitudes en un centro de llamadas

Autor

FERNANDO UCEDA PONGA

Colaborador

LUIS VILLASEÑOR PINEDA (Asesor de tesis)

MANUEL MONTES Y GOMEZ (Asesor de tesis)

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Resumen o descripción

The recognition of spoken languages for the communication between humans and

technological systems has gotten more attention in the last years. Specifically, this is

true for the case of call centers, where it is desirable for an automatic system to link a

user with the corresponding service.

Typically, the use of voice for automatic call routing requires two main steps. In

the first step, the elocution or intervention from the user is transcribed using a voice

recognition system. Then, in a second step, the automatic transcription is analyzed in

order to determinate the user requested service. This second step is the focus of this

thesis, and it is defined as a problem of automatic text classification.

It is important to point out that the application of traditional text-classification approaches

is not possible for this task; on the one hand, because transcriptions from the

elocutions are very short (commonly a phrase of few words), and, on the other hand,

because current voice recognizers are not perfect and tend to produce several wrong

transcriptions. In addition, and given the functionality of a call center, it is always possible

to search help from a human operator. Thanks to this possibility, the interventions

that can not be recognized are rejected by the system and are resolved through an operator.

Evidently, this rejection implies a cost; the higher the rejection rate the higher the

cost.

The current work presents a multi-step classification method that allows finding a

balance between the rejection rate and the precision for an automatic call center. The

proposed classification scheme considers two steps. The first step tries to ensure a high

precision in the classification of the interventions, by incurring in a high rejection rate.

Later, in the second step, the rejected interventions are reclassified with the aim of recovering

some of them (which were erroneously rejected in the fist step). It is important

to mention that for this classification scheme we also developed a new weighting method.

Thanks to this method we could better describe the contribution of each attribute

to each one of the categories.

The experiments reported in this work demonstrate the relevance of the proposed

method; its results were better than those obtained by other state of art approaches.

El reconocimiento del lenguaje hablado para la comunicación humana en los sistemas

tecnológicos ha cobrado gran auge en los últimos años. Específicamente para

su uso en centros de llamadas o call centers. Donde gracias a un sistema automático

es posible enlazar al usuario con el servicio correspondiente. Típicamente, el direccionamiento

automático de llamadas a través del habla requiere dos pasos. Durante el

primero, se transcribe la elocución o intervención del usuario que llama utilizando un

sistema de reconocimiento de habla. Un segundo paso, toma la transcripción automática

y determina el servicio solicitado por el usuario. Este segundo paso es foco de atención

de esta tesis y es abordado como un problema de clasificación automática de texto.

Sin embargo, aplicar los enfoques tradicionales de clasificación de textos a esta tarea

no es posible. En primer lugar, las transcripciones provienen de elocuciones muy

cortas, una frase de unas cuantas palabras con las que un usuario expresa su necesidad.

Además, dado que aún no se cuenta con un reconocedor de habla perfecto, es posible

encontrar transcripciones erróneas. Por otro lado, debido a la naturaleza propia de un

centro de llamadas, siempre existe la posibilidad de buscar el apoyo de un operador

humano. Gracias a esta posibilidad el sistema puede recurrir a un operador en caso

de la incomprensión de una orden. De esta manera, aquellas intervenciones no reconocibles

son rechazadas por el sistema y resueltas por un operador. Por supuesto, este

rechazo implica un costo, mientras más alta sea la tasa de rechazo más alto será el costo.

El presente trabajo presenta un método de clasificación multi-etapa que permite encontrar

un balance entre una baja tasa de rechazo y una alta precisión para un centro de

llamadas. El esquema de clasificación propuesto se compone de dos etapas. Una primera

etapa busca asegurar una alta precisión en la clasificación de las transcripciones

incurriendo inevitablemente en un alto rechazo. Posteriormente, en una segunda etapa,

las llamadas inicialmente rechazadas se revisan y se reclasifican, recuperando de entre

ellas las rechazadas erróneamente. Cabe resaltar que para este esquema de clasificación

también se desarrolló un nuevo método de pesado. Gracias a este método se logra describir

de mejor manera la contribución de cada atributo en la discriminación entre las

categorías.

Editor

Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

Fecha de publicación

enero de 2009

Tipo de publicación

Tesis de maestría

Versión de la publicación

Versión aceptada

Formato

application/pdf

Idioma

Español

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Público en general

Sugerencia de citación

Uceda-Ponga F

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional del INAOE

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511

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