Derechos:
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Resumen:
En este proyecto se presenta un trabajo como proyecto de investigación de la cátedra entre
la Universidad Carlos III de Madrid y el Grupo Masmovil.
El objetivo es crear una Inteligencia Artificial capaz de clasificar la emoción de los
clientes en las llamadEn este proyecto se presenta un trabajo como proyecto de investigación de la cátedra entre
la Universidad Carlos III de Madrid y el Grupo Masmovil.
El objetivo es crear una Inteligencia Artificial capaz de clasificar la emoción de los
clientes en las llamadas dentro del Call Center. Pero la naturaleza agnóstica del problema permite enfocarlo desde una perspectiva más amplia, a partir de la base de clasificar
emociones en audio para el idioma Español, es posible adaptar este trabajo a diferentes
propósitos.
A partir de los principios del reconocimiento de emociones en el habla, se estudian
distintas aproximaciones para transmitir el conocimiento de lo que representa una emoción a un modelo matemático. Además, se combinan los resultados con el sentimiento
que transmite el aspecto textual haciendo uso de algoritmos de aprendizaje automático.
Además, este trabajo viene integrado en una interfaz de una aplicación de mensajería
para probarlo en tiempo real.[+][-]
This present document portraits a project carried out as part of the chair
between the Carlos III University of Madrid and the Masmovil Group.
The proposed objective is to create an Artificial Intelligence capable of
classifying the emotion of customers in This present document portraits a project carried out as part of the chair
between the Carlos III University of Madrid and the Masmovil Group.
The proposed objective is to create an Artificial Intelligence capable of
classifying the emotion of customers in calls inside the Call Center.
The agnostic nature of the problem allows to approach it from a broader
perspective, from the basis of classifying emotions in audio for the
Spanish language, it is possible to adapt this work for different purposes.
Based on the principles of emotion recognition in speech, different
approaches are studied to convey the knowledge of what an emotion
represents to a mathematical model. In addition, the results are combined
with the sentiment conveyed by the textual aspect using machine learning
algorithms.
Besides, this work is integrated in a messaging application interface to
test it in real time.[+][-]