Dissertação
Improving telecommunication customer service through text analysis and categorization using semi-supervised learning EVALUATED
Com o aumento das expectativas dos clientes, especialmente nos serviços de telecomunicações, e sendo a retenção de clientes menos dispendiosa que a aquisição dos mesmos, as empresas investem cada vez mais tempo e dinheiro na melhoria do serviço ao cliente, automatizando processos internos e obtendo um processo de resolução de problemas mais rápido e eficiente. Este trabalho explora algumas metodologias que podem ser aplicadas no contexto das telecomunicações e call centers, nomeadamente nas áreas de mineração de texto, processamento de linguagem natural, aprendizagem automática e algoritmos de aprendizagem semi-supervisionada, tais como Label Propagation e Label Spreading, uma vez que os dados fornecidos são maioritariamente não etiquetados. O objectivo principal seria classificar cada texto dos guias de resolução de problemas de acordo com cada variável envolvida no diagnóstico do sistema de recomendação existente, como sub-problemas de categorização de texto separados, e a partir daí construir uma nova base de dados com toda a sequência possível de eventos e o guia de resolução de problemas correspondente. Contudo, dado que os resultados da categorização de texto obtidos com os algoritmos de aprendizagem semi-supervisionada não foram tão bons quanto o esperado para alguns dos sub-problemas, foi encontrada uma solução alternativa, que consiste em, primeiro, agrupar as etiquetas originais em conjuntos mais pequenos e depois classificar os textos em cada um deles. A solução obtida poderá ser utilizada para reduzir a enorme quantidade de possibilidades, ajudando o técnico especialista na associação dos textos à etiqueta correcta em cada sub-problema, melhorarando o sistema de recomendações existente.
outubro 25, 2021, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
