Descoberta de conhecimento em texto aplicada a um sistema de atendimento ao consumidor

Abstract

Analisa um Serviço de Atendimento ao Consumidor de instituição financeira que centraliza, em forma textual, os questionamentos, as reclamações, os elogios e as sugestões, verbais ou escritas, de clientes. Discute a complexidade da informação armazenada em linguagem natural e oferece alternativa para extração de conhecimento de bases textuais com a criação de agrupamentos e modelo de classificação automática de textos para agilizar a tarefa realizada atualmente por pessoas. Apresenta uma revisão de literatura que mostra a Descoberta de Conhecimento em Texto como uma extensão da Descoberta de Conhecimento em Dados que utiliza técnicas do Processamento de Linguagem Natural para adequar o texto ao formato apropriado para a mineração de dados e destaca a importância do processo na Ciência da Informação. Aplica a Descoberta de Conhecimento em Texto na base do Serviço de Atendimento ao Consumidor com objetivo de criar automaticamente agrupamentos de documentos para posterior criação de um modelo categorizador automático dos novos documentos recebidos diariamente. Essas etapas são validadas por especialistas de domínio que atestam a qualidade dos agrupamentos e do modelo. Finalmente, geram-se indicadores de desempenho do grau de satisfação do cliente referente a produtos e serviços oferecidos que subsidiam a gestão na política de atendimento.

[en] It analyses a Help Desk System of a financial institution that centralizes customer answers, complains, compliments, and suggestions, spoken or written. It argues about information complexity stored in natural language. It intends to present an alternative for knowledge extraction from textual databases by creating clusters and automatic classification model of texts in order to improve the current tasks made by employees. It presents a literature revision that shows the Knowledge Discovery in Text as an extension of Knowledge Discovery in Data that utilizes the Natural Language Processing in order to adequate the text into an appropriated format to data mining and enhances the importance of the process in the Information Science field. It applies the Knowledge Discovery in Text techniques in the Help Desk Database in order to create cluster of documents and, after that, to build an automatic classification model to new documents received every day. These steps need to be validated by specialist in the area to verify the model and clusters quality. It creates performance indexes in order to measure the customer satisfaction related to products and services to provide information for decision makers.

[sp] Analiza un Servicio de Atención al Cliente de las instituciones financieras que centraliza, de forma textual, las preguntas, quejas, elogios y sugerencias, verbales o por escrito, de los clientes. Describe la complejidad de la información almacenada en lenguaje natural y ofrece una alternativa para la extracción de conocimiento a partir de bases de datos textuales con la creación de grupos y el modelo de clasificación automática de textos para abreviar la tarea realizada actualmente por las personas. Presenta una revisión de la literatura que muestra el descubrimiento del conocimiento en texto como una extensión del descubrimiento de conocimiento en datos, que emplea técnicas de procesamiento del lenguaje natural para ajustar el texto al formato adecuado para la minería de datos y pone de relieve la importancia del proceso en Ciencias de la Información. Aplica el descubrimiento del conocimiento en el texto, en la base de datos del Servicio de Atención al Cliente con el fin de crear automáticamente grupos de documentos para la posterior creación de un modelo de separador automático de los nuevos documentos recibidos diariamente. Estos pasos son validados por expertos de dominio que comprueban la calidad de las agrupaciones y el modelo. Por último se generan indicadores de desempeño del grado de satisfacción del cliente en lo que respecta a los productos y servicios que se ofrecen para subvencionar la gestión en la política de asistencia.