Sentiment analysis for improved interaction with conversational agents

Abstract

The use of dialogue agents for common tasks is increasing. The use of chatbots is also popular, an indication of humans' willingness to partake in a conversation with a “robot". Despite their appealingness, interactions with conversational agents are limited and many times cause negative reactions from humans. Sentiment analysis is a process that tries to find expressions of human emotions and feelings or general sentiments from sources such as speech, text, or body language. The objective for the work presented is to provide tools to make it possible to integrate information regarding the emotional state of the user of a conversational agent to improve interaction, reduce negative reactions and improve user experience. This work, in collaboration with GoContact, a company that delivers a cloud-based Contact Center as a service solution, with automation powered by AI, contemplated the development of an initial version of a sentiment analysis module aligned with requirements derived from scenarios based on GoContact experience. This first iteration processes the speech-to-text word sequences and is based on LinguaKit and MeaningCloud. The work also led to the development of a rudimentary bot, made to recreate the conditions described in the scenarios and to gather a dataset, essential for module evaluation and future evolution of the module (e.g. integration of speech analysis). The module was evaluated with the acquired dataset, providing useful information regarding the potential of LinguaKit and MeaningCloud for the sentiment analysis of interactions with conversational agents in Portuguese.

O uso de agentes de diálogo para tarefas comuns está a aumentar. O uso de chatbots também é popular, uma indicação da disposição dos humanos em participar numa conversa com um “robô". Apesar de seu apelo, as interações com agentes conversacionais são limitadas e muitas vezes causam reações negativas em humanos. A análise de sentimento é um processo que tenta encontrar expressões de emoções humanas ou sentimentos gerais de fontes como fala, texto, ou linguagem corporal. O objetivo do trabalho apresentado é fornecer ferramentas que possibilitem integrar informações sobre o estado emocional do utilizador de um agente conversacional para melhorar a interação, reduzir reações negativas e melhorar a experiência de utilização. Este trabalho, em colaboração com a GoContact, empresa que oferece uma solução de Contact Center como serviço cloud, com automação baseada em IA, contemplou o desenvolvimento de uma versão inicial de um módulo de análise de sentimento alinhado com requisitos derivados de cenários baseados em experiências da GoContact. Esta primeira iteração processa as sequências de palavras da fala para texto e é baseada no LinguaKit e no MeaningCloud. O trabalho também levou ao desenvolvimento de um bot rudimentar, feito para recriar as condições descritas nos cenários e obter um conjunto de dados (dataset), essencial para a avaliação do módulo e futura evolução (por exemplo, integração de análise de voz). O módulo foi avaliado com o dataset adquirido, fornecendo informações úteis sobre o potencial do LinguaKit e do MeaningCloud para a análise de sentimento de interações com agentes conversacionais em português.