Sistemas de Apoio Técnico Inteligentes

Silva, Carlos

http://hdl.handle.net/10400.26/49382

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dissertacao_carlosSilva.pdf		1.82 MB	Adobe PDF	Download

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Authors

Silva, Carlos

Advisor(s)

Sobreiro, Pedro

Abstract(s)

Introdução: O relacionamento com os clientes é crucial para o sucesso dos negócios, com o e-mail, a funcionar com canal de comunicação principal. No entanto, o seu tratamento em tempo útil pode ser difícil e moroso. Este trabalho tem como objetivo propor um mecanismo de classificação de textos e análise de sentimentos, permitindo que as entidades façam o tratamento dos pedidos de forma a priorizem os clientes com mensagens negativas para um atendimento mais imediato, de forma automática. Método: Foi usado um conjunto de dados referente a solicitações de assistências de clientes. Estes foram anonimizados. Foi realizado o seu tratamento, através do pré-processamento, extração de atributos e balanceamento por categoria. De seguida foram implementados os algoritmos de DT, RF, NB, KNN e LSTM, quer para a classificação, quer para analise de sentimento. Por fim, foi realizada a avaliação dos resultados obtidos. Resultado: De todos os algoritmos implementados, o que teve melhor desempenho foi o RF e AB, com valores de accuracy, recall e f1-score, de 100% e 99.38%, para classificação e sentimento, respetivamente. As técnicas de balanceamento usadas foram ROS e SMOTE e a extração de atributos através de TF-IDF, sem a aplicação de CV. Discussão: Os resultados obtidos para o processo de classificação são melhores do que os analisados na revisão de literatura, como o algoritmo RF a obter 100% de accuracy. Em relação à análise de sentimento, os resultados estão de acordo com os analisados, com o melhor a ser RF com 99,38% de accuracy. Conclusão: Os métodos e algoritmos implementados, têm uma eficácia bastante grande, com recuso à implementação de técnicas de balanceamento devido a estes estarem enviesados. Os resultados obtidos, mostram que a implementação de um sistema que faça uso destas ferramentas, pode tratar de analisar os emails de forma automática com uma fiabilidade elevada.