Auto311: A Confidence-guided Automated System for Non-emergency Calls

要約

緊急時および非緊急時対応システムは、地方自治体が提供する不可欠なサービスであり、生命、環境、財産を守るために不可欠です。
(非)緊急通報を効果的に処理することは、公共の安全と福祉にとって非常に重要です。
緊急通報以外の通報者による負担を軽減することで、911 を通じて緊急の支援が必要な住民は迅速かつ効果的な対応を受けることができます。
ナッシュビルの緊急通信局 (DEC) と協力して、当社は 11,796 件の非緊急通話録音を分析し、311 件の非緊急通話を処理する初の自動化システムである Auto311 を開発しました。これは、(1) 現在進行中の非緊急事態を効果的かつ動的に予測します。
通話中にカスタマイズされたケースレポートを生成するタイプ。
(2) 対話コンテキストからの重要な情報を項目化し、生成されたレポートを完成させます。
(3) 最適化された信頼性を備えたシステム呼び出し元の対話を戦略的に構築します。
私たちは実世界のデータを使用して、システムの有効性と導入可能性を評価しました。
実験結果は、システムが平均 F-1 スコア 92.54% でインシデントの種類を効果的に予測することを示しています。
さらに、このシステムは、関連するコンテキストから重要な情報を項目化し、レポートを完成させ、グランド トゥルースと比較して平均一貫性スコアが 0.93 であることを証明しています。
さらに、エミュレーションにより、発話サイズが大きくなるにつれてシステムが会話の順番を効果的に減らし、進行中の通話を平均 94.49% の精度で分類することが実証されました。

要約(オリジナル)

Emergency and non-emergency response systems are essential services provided by local governments and critical to protecting lives, the environment, and property. The effective handling of (non-)emergency calls is critical for public safety and well-being. By reducing the burden through non-emergency callers, residents in critical need of assistance through 911 will receive a fast and effective response. Collaborating with the Department of Emergency Communications (DEC) in Nashville, we analyzed 11,796 non-emergency call recordings and developed Auto311, the first automated system to handle 311 non-emergency calls, which (1) effectively and dynamically predicts ongoing non-emergency incident types to generate tailored case reports during the call; (2) itemizes essential information from dialogue contexts to complete the generated reports; and (3) strategically structures system-caller dialogues with optimized confidence. We used real-world data to evaluate the system’s effectiveness and deployability. The experimental results indicate that the system effectively predicts incident type with an average F-1 score of 92.54%. Moreover, the system successfully itemizes critical information from relevant contexts to complete reports, evincing a 0.93 average consistency score compared to the ground truth. Additionally, emulations demonstrate that the system effectively decreases conversation turns as the utterance size gets more extensive and categorizes the ongoing call with 94.49% mean accuracy.

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