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En amont, la requête de l'utilisateur est traitée afin de rendre possible son analyse : la phrase est découpée en mots, qui sont désambiguïsés à l’aide de règles contextuelles. Ensuite, ils sont étiquetés en fonction de leur catégorie grammaticale, et enfin, un poids est assigné en fonction de l’importance de cette dernière (pour donner de la force aux verbes et réduire l'impact des déterminants par exemple).
Exemple :
Comment puis-je déclarer mes congés payés ?
Comment [PronInter] pouvoir[V] je[PronPers] déclarer[V] mon[Det] congé[N] payé[VA] ?
Cette phase repose principalement sur le lexique : il s'agit d'un dictionnaire orienté "usage", composé d’entrées qui peuvent être des mots ou des locutions. Ces entrées sont potentiellement connectées à d’autres par des relations sémantiques (synonymie, hyperonymie, etc). Ces dernières permettent de connecter des phrases ayant un même sens tout en étant formulées de manières différentes.
Exemples :
Prix - Coût - Montant
Ouvrir un compte - Souscrire
Animal > Chien - Chat - Souris
...
Ces expansions possibles permettent de générer à la fois des paraphrases pour la requête utilisateur et pour les titres de la base de connaissances. Ces dernières sont ensuite comparées entre elles par l'algorithme de matching. Différents critères sont pris en compte, tels que la fréquence d'apparition du terme dans la base de connaissances, ou le poids attribués aux mots, afin de calculer un coefficient de similarité. La concordance est retenue au-delà d'un seuil de pertinence et des contenus sont alors suggérés à l'utilisateur.
Plus que de la suggestion de contenu, la technologie d'Inbenta est un outil d'analyse de données qui permet de mieux comprendre les interrogations des clients. L’approche statistique de ces interrogations permet de juger du taux de réponses pertinentes remontées par le moteur pour chaque question posée, du taux de satisfaction, des contenus qui retournent le plus d’évaluations positives ou négatives, de l’évolution, etc.
D’autres fonctionnalités permettent par exemple d’effectuer des regroupements de questions utilisateurs pour avoir une lecture facile et rapide de celles se référant à un même sujet. Enfin, le suivi client qu’Inbenta propose comprend des suggestions d'améliorations systématiquement basées sur des données naturellement posées par les internautes afin de modifier et enrichir la base de connaissances en fonction des besoins réels des internautes.
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