Affiliation:
1. AdresGezgini AŞ Ar-Ge Merkezi
Abstract
Bu çalışmada çağrı merkezi çalışanları ile müşteriler arasındaki telefon konuşmalarının otomatik olarak olumlu veya olumsuz şeklinde değerlendirilmesi üzerine odaklanılmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti firma bünyesinde gerçekleştirilen telefon görüşmelerinden oluşmaktadır. Veri seti üçer saniyelik 10411 adet ses kaydını içermekte olup bu kayıtların 5408 tanesi olumlu kayıtlardan 5003 tanesi münakaşa, öfke ve hakaret içeren olumsuz kayıtlardan oluşmaktadır. Çağrı merkezi kayıtlarından duygu tanıma için anlamlı öznitelikler elde etmek amacıyla her bir ses kaydından MFCC öznitelikleri çıkarılmıştır. Çağrı merkezi kayıtlarını olumlu olumsuz olarak sınıflandırmak için önerilen CNN mimarisi MFCC öznitelikleriyle eğitilmiştir. Önerilen CNN modeli %86,1 eğitim başarısı, %77,3 doğrulama başarısı göstermiş olup test verileri üzerinde %69,4 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bu çalışma ile çağrı merkezlerinde gerçekleşen konuşmaların otomatik analizi yapılıp olumsuz durumların kalite yöneticilerine bildirilmesiyle gerekli önlemlerin alınarak müşteri memnuniyetinin artırılması amaçlanmaktadır.
Publisher
International Journal of Informatics Technologies
Reference24 articles.
1. B. Özlan, A. Haznedaroğlu, L. M. Arslan. "Automatic fraud detection in call center conversations", Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Sivas, Türkiye, 27, 2019.
2. L. O. Iheme, Ş. Ozan, "A novel semi-supervised framework for call center agent malpractice detection via neural feature learning", Expert Systems with Applications, 118173, 2022.
3. D. Pappas, I. Androutsopoulos, H. Papageorgiou, "Anger Detection in Call Center Dialogues", 6th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), Macaristan, 139-144, 2015.
4. Ş. Ozan, "Classification of Audio Segments in Call Center Recordings using Convolutional Recurrent Neural Networks", arXiv preprint arXiv:2106.02422, 2021.
5. D. Turnbull, C. Elkan, "Fast Recognition of Musical Genres Using RBF Networks", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(4), 580-584, 2005.
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献