méthode symbolique

Notre étude consiste à concevoir un prototype du chatbot FAQ interactif basé aux états-des-arts des agents conversationnels. Par rapport au FAQ inflexible, notre FAQ interactive a intégré le concept de la conversation humaine, et est plus conviviale que les chatbots traditionnels du type domaine fermé. Nous avons aussi comparé des méthodes différentes pour la correspondance de questions, y compris la méthode « rule-based » et les méthodes de similarité textuelle. Les résultats ont montré que, pour notre corpus limité mais homogène, la meilleure méthode est celle de la similarité Jaccard.

Ce mémoire traite de la détection automatique de la polarité dans un corpus de tweets traitant d'EDF. Le corpus est constitué des tweets extrais de Twitter via une application développée au sein d'EDF Commerce, appelée TweetsTracker. Cette application réalise plusieurs pré-traitements notamment un filtrage des tweets traitant d'EDF et une classification catégorie par thématique. Ces tweets sont ensuite stockés dans une base de données interne à EDF. Le corpus de l'étude sera composé d'un échantillon de ces tweets respectant la répartition par catégorie.