Dissertação
Text analytics to improve telecommunication customers service management from unstructured data EVALUATED
A transformação digital está a chegar rapidamente a todas as áreas de negócio. As empresas sentem a necessidade de mudar os seus processos internos e automatizar tarefas de modo a conseguirem acompanhar esta transformação digital que ocorre em todo o mundo, alterando a forma como entregam valor aos seus consumidores. Esta investigação explora técnicas state-of-the-art atuais, aplicadas aos call centers na indústria das telecomunicações, tal como Big Data, Text Mining, Processamento de Linguagem Natural e modelos de Machine Learning. Estas tecnologias vão ser aplicadas para resolver problemas técnicos de telecomunicações em call centers, providenciando alternativas que melhorem todo o processo de resolução de problemas. Isto será conseguido através do desenvolvimento de um sistema de recomendações que recomendará as causas mais prováveis de serem escolhidas pelo assistente relativas a um problema reportado por algum cliente. O sistema de recomendações usará como input as descrições das chamadas na forma de texto. Várias técnicas de Processamento de Linguagem Natural são aplicadas ao texto durante o pré-processamento e três modelos para classificação de texto de Machine Learning são propostos: uma Árvore Aleatória, um modelo de Naive Bayes e uma Rede Neuronal Recorrente. Finalmente os três modelos são avaliados e comparados entre si, dos quais resulta uma performance superior da Árvore Aleatória tanto em accuracy como em tempo de treino.
Janeiro 27, 2021, 17:0
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Orientação
