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Classificação automatizada de ligações de uma central de atendimento ao cliente utilizando processamento de linguagem natural

The areas of customer service have gained importance with the increase of digital services and increasing customer demands. In this scenario, tools that help in this process become more important to ensure fast and assertive service. This work seeks to develop tools to direct customer service to the...

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Autor principal:	Boberg, Davi
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Processamento de linguagem natural (Computação) Redes neurais (Computação) Aprendizado de máquinas Natural language processing (Computer science) Neural networks (Computer science) Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28988
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id	riut-1-28988
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spelling	riut-1-289882022-07-05T06:06:38Z Classificação automatizada de ligações de uma central de atendimento ao cliente utilizando processamento de linguagem natural Automated classifcation of telephone calls from a customer service center using natural language processing Boberg, Davi Vieira Neto, Hugo Fonseca, Anelise Munaretto Fonseca, Anelise Munaretto Fabro, João Alberto Gomes Júnior, Luiz Celso Processamento de linguagem natural (Computação) Redes neurais (Computação) Aprendizado de máquinas Natural language processing (Computer science) Neural networks (Computer science) Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO The areas of customer service have gained importance with the increase of digital services and increasing customer demands. In this scenario, tools that help in this process become more important to ensure fast and assertive service. This work seeks to develop tools to direct customer service to the responsible sector through automated analysis of the customer’s verbal report, using various combinations of natural language processing models and machine learning techniques. To check the quality of the developed models, multiple metrics and a reference model are used. The reference model was chosen for its demonstrated effectiveness in several natural language processing problems. As a result, the models developed prove to be very effective in classifying calls, reaching 90% overall accuracy and surpassing the reference model. As áreas de atendimento ao cliente têm ganhado importância com o aumento crescente de serviços digitais e da exigência dos clientes. Nesse cenário, ferramentas que auxiliem nesse processo ganham mais importância para garantir atendimento rápido e assertivo. Este trabalho busca desenvolver ferramentas para direcionar o atendimento de clientes para o setor responsável por meio da análise automática do relato verbal do cliente, utilizando diversas combinações de modelos e técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Para verificar a qualidade dos modelos desenvolvidos, múltiplas métricas e um modelo de referência são utilizados, com o modelo de referência escolhido por sua eficácia demonstrada em diversos problemas de processamento de linguagem natural. Como resultado, os modelos desenvolvidos se mostram bastante eficazes na classificação das ligações, atingindo 90% de precisão geral e superando o modelo de referência. 2022-07-04T17:43:36Z 2022-07-04T17:43:36Z 2021-11-17 bachelorThesis BOBERG, Davi. Classificação automatizada de ligações de uma central de atendimento ao cliente utilizando processamento de linguagem natural. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28988 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Bacharelado em Engenharia de Computação UTFPR
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description	The areas of customer service have gained importance with the increase of digital services and increasing customer demands. In this scenario, tools that help in this process become more important to ensure fast and assertive service. This work seeks to develop tools to direct customer service to the responsible sector through automated analysis of the customer’s verbal report, using various combinations of natural language processing models and machine learning techniques. To check the quality of the developed models, multiple metrics and a reference model are used. The reference model was chosen for its demonstrated effectiveness in several natural language processing problems. As a result, the models developed prove to be very effective in classifying calls, reaching 90% overall accuracy and surpassing the reference model.
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