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Le chatbot est devenu une solution importante pour répondre rapidement aux demandes croissantes de service client sur les réseaux sociaux ces dernières années. Cependant, les travaux actuels sur les chatbots pour le service client ignorent un élément clé pour impacter l'expérience utilisateur : les tons. Dans ce travail, nous créons un chatbot innovant qui tient compte des tons et génère des réponses tonales aux demandes des utilisateurs sur les réseaux sociaux. Nous menons d'abord une recherche formative, dans laquelle les effets des tons sont étudiés. Des influences significatives et variées des différents tons sur l'expérience utilisateur sont révélées dans l'étude. Avec la connaissance des effets des tons, nous concevons un chatbot basé sur l'apprentissage profond qui prend en compte les informations tonales. Nous entraînons notre système sur plus de 1,5 million de conversations réelles de service client collectées sur Twitter. L'évaluation révèle que notre chatbot conscient des tons génère des réponses aussi appropriées aux demandes des utilisateurs que des agents humains. Plus important encore, notre chatbot est perçu comme étant encore plus empathique que les agents humains.
Hu et al. (Vend.) ont étudié cette question.