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Dissertação

Automating the Response Processes in TAP PORTUGAL’s Social Networks EVALUATED

Detalhes: A rápida disseminação de informações e de ideias, conjuntamente com o aumento do desenvolvimento de comunicações instantâneas, potenciou o rápido crescimento do aparecimento de textos curtos. Estes podem conter/esconder informação valiosa em âmbito empresarial, razão pela qual tornou-se interessante, para as empresas extrair informação, se possível de forma automática, a partir destes. Foi neste contexto que a TAP PORTUGAL mostrou interesse na elaboração de um estudo, com base em algoritmos de aprendizagem automática, que classificassem os comentários que os seus clientes efetuam no Facebook e no Twitter em 4 tipologias: Elogios, Reclamações, Questões e Sugestões. Analisando o novo corpus criado, foi possível caracterizá-lo em: escasso e curto; multilíngue; não categorizado; ruidoso, não balanceado e não estruturado. Com base no conhecimento adquirido e da categorização manual, foi criado um corpus anotado onde identificamos e analisamos queixas, elogios, perguntas e sugestões, mais predominantes. As várias experiências realizadas usando algoritmos de aprendizagem automática classificaram o k-vizinhos mais próximos e a máquina de vetores de suporte como os melhores classificadores, entre os estudados, obtendo resultados bastante elevados em certas condições. Apesar dos bons resultados alcançados por ambos os classificadores, a máquina de vetores de suporte demonstrou ser o classificador mais robusto, apresentando resultados muito bons mesmo quando se reduz os dados de treino.
Keywords: TAP PORTUGAL, Categorização de Texto, Redes Sociais

Discussão: junho 5, 2017, 13:0