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    Técnicas de processamento de linguagem natural aplicadas à gestão de serviços de TI

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    R - E - FLAVIO AUGUSTO WEBER.pdf (452.0Kb)
    Data
    2020
    Autor
    Weber, Flavio Augusto
    Metadata
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    Resumo
    Resumo : Em muitas empresas, que prestam serviços de Tecnologia da Informação (TI), usuários e clientes solicitam as mais diversas demandas envolvendo em especial serviços de infraestrutura. Nesse processo, um dos principais problemas é a categorização inicial indevida da demanda, gerando "desvios" relacionados à falta de informação por parte do usuário, cliente ou, ainda, atendente, no momento do registro da mesma. Assim sendo, a categorização deve ser corrigida e encaminhada para o grupo de atendimento correto. Neste artigo, serão apresentadas técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), bem como algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionados baseados em múltiplas classes, os quais, juntos, oferecem soluções de Inteligência Artificial para a classificação automática de textos, tornando as atividades de categorização de demandas de TI mais eficientes, de forma a propor uma solução para o problema de classificação acima citado.
     
    Abstract : (IT), users and customers request the most diverse demands involving, in particular, infrastructure services. One of the main problems is the improper initial categorization of demand, generating mistakes related to the lack of information on the part of the user, customer or, even, attendant, at the time of registering it. Therefore, the categorization must be corrected and forwarded to the correct service group. In this article, Natural Language Processing (NLP) techniques will be presented, as well as Supervised Machine Learning algorithms based on multiple classes, which together offer Artificial Intelligence solutions for automatic text classification, making categorization activities more efficient IT demands, in order to propose a solution to the classification problem above.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/71061
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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