تم إجراء عدة دراسات حديثة حول التفاعلات البشرية الدينية على المحادثات دون أهداف تجارية محددة. ومع ذلك، قد تستفيد العديد من الشركات من الدراسات المخصصة لبيئات أكثر دقة مثل خدمات ما بعد البيع أو استطلاعات رضا العملاء. في هذا العمل، نضع أنفسنا في نطاق خ
دمة عملاء الدردشة الحية التي نريد اكتشاف العواطف وتطورها في تدفق المحادثة. يؤدي هذا السياق إلى تحديات متعددة تتراوح من استغلال مجموعات البيانات المحظورة والصغيرة والغلبية غير المستمرة لإيجاد وتكيف مع طرق هذا السياق. نحن نتعامل مع هذه التحديات باستخدام عدد قليل من التعلم أثناء صنع الفرضية التي يمكن أن تخدم تصنيف المشاعر المحادثة لغات مختلفة وتسميات متفرق. نحن نساهم باقتراح تباين من الشبكات النموذجية للحصول على تسلسل وضع العلامات في المحادثة التي نسمينا protoseq. نحن نختبر هذه الطريقة على رقمين مع لغات مختلفة: المحادثات اليومية في محادثات الدردشة الإنجليزية وخدمة العملاء في الفرنسية. عند تطبيقها على تصنيف العاطفة في المحادثات، أثبتت طريقنا أنها تنافسية حتى مقارنة بأخرى أخرى.
