Comment améliorer la gestion des mots clés et des phrases d’un corpus FAQ

La NLP (Natural Language Processing) est une méthode de traitement du langage naturel qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain. Dans le domaine de l’assurance, la NLP peut être utilisée pour analyser les interactions entre les clients et les compagnies d’assurance, afin d’identifier les besoins des clients et d’améliorer l’expérience client globale.

Une des méthodes les plus courantes en NLP est celle des Transformers. Les Transformers sont des modèles de réseau de neurones profonds qui peuvent être entraînés pour comprendre le contexte des mots dans une phrase, afin de produire des représentations vectorielles de haute qualité des mots et des phrases.

En utilisant cette méthode, les compagnies d’assurance peuvent identifier les mots clés prioritaires dans les interactions avec les clients, afin de mieux comprendre leurs besoins et de proposer des solutions adaptées. Par exemple, dans une conversation avec un client qui se plaint d’un sinistre automobile, les mots clés prioritaires pourraient inclure « accident », « dommages », « assurance auto », « remboursement », etc.

Ces mots clés extraits du contextge peuvent être pondérés en fonction de leur importance dans la phrase ou le contexte global de l’interaction. Par exemple, dans la phrase « J’ai eu un accident de voiture hier soir et j’ai besoin d’aide pour remplir un constat amiable », le mot clé « accident » aurait une pondération plus élevée que le mot clé « constat amiable », car il est plus directement lié au besoin du client. faut donc éviter qu’un mot clé prenne le dessus sauf si sa rareté permet de le faire ressortir du lot.

En utilisant cette méthode de traitement, les compagnies d’assurance peuvent non seulement identifier les besoins des clients, mais aussi comprendre les tendances et les modèles dans les interactions, afin d’améliorer l’expérience client globale. Par exemple, si plusieurs clients se plaignent du temps de traitement des demandes de remboursement, la compagnie d’assurance peut prendre des mesures pour améliorer ce processus et ainsi améliorer la satisfaction des clients. La NLP et la méthode des Transformers sont des outils puissants pour les compagnies d’assurance qui cherchent à améliorer l’expérience client. En utilisant ces méthodes, les compagnies peuvent identifier les besoins des clients, comprendre les tendances et les modèles dans les interactions et proposer des solutions adaptées pour améliorer la satisfaction des clients.

Les mots clés prioritaires en NLP sont des mots qui sont particulièrement importants pour comprendre les besoins des clients dans les interactions avec les compagnies d’assurance. Cependant, il est important de noter que certains mots sont en réalité interdits ou considérés comme des stopwords, car ils peuvent fausser les résultats de l’analyse.

Par exemple, dans le domaine de l’assurance automobile, le mot « accident » est un mot clé important pour comprendre les besoins des clients. Cependant, le mot « crash » peut également être utilisé pour désigner un accident, mais il est considéré comme un mot interdit car il peut être utilisé de manière ambiguë (comme dans « j’ai crashé mon ordinateur ! »).

Pour améliorer la compréhension des interactions avec les clients, il est également possible d’utiliser des techniques de prétraitement de texte pour éliminer les stopwords, qui sont des mots courants qui n’ont pas beaucoup de signification en eux-mêmes. Par exemple, les stopwords pourraient inclure des mots tels que « le », « la », « de », « à », etc.

Ces techniques peuvent aider à améliorer la qualité de l’analyse de la NLP en éliminant les mots qui ne sont pas pertinents pour comprendre les besoins des clients. Cependant, il est important de prendre en compte le contexte global de l’interaction pour éviter de fausser les résultats.

Pour illustrer l’importance du contexte d’une phrase, voici une petite anecdote : un jour, une compagnie d’assurance a utilisé la NLP pour analyser les interactions avec les clients, en utilisant la technique des stopwords pour éliminer les mots courants. Cependant, ils ont rapidement réalisé que cela avait éliminé des mots clés importants tels que « assurance », ce qui a faussé les résultats de l’analyse. Heureusement, ils ont rapidement ajusté leur approche pour prendre en compte le contexte global et ont pu obtenir des résultats précis.

En conclusion, la NLP et les mots clés prioritaires sont des outils puissants pour comprendre les besoins des clients dans le domaine de l’assurance. Cependant, il est important de prendre en compte les mots clés interdits, les stopwords et le contexte global de l’interaction pour obtenir des résultats précis et fiables. Et surtout, n’oubliez pas que grâce à TALKR vous pouvez garder le sens de l’humour  avec vos clients en maitrisant l’interface de notre plateforme.

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