MINERAÇÃO DE TEXTOS PARA O TRATAMENTO AUTOMÁTICO EM SISTEMAS DE ATENDIMENTO AO USUÁRIO

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UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE INFORMÁTICA

  Para auxiliar na análise de identificação de potenciais clientes que migram do ambiente interno para o externouma alternativa promissora a ser utilizada é a Mineração de Textos, que tem a função de enriquecer os conjuntos de dados extraindo informações de textos livrespara o emprego de algoritmos de Mineração de Dados. KDD APLICADO AO PROBLEMAPara chegar à etapa de execução dos algoritmos de classificação é necessária a aplicação de diversas técnicas de pré-processamento de forma apermitir a construção de um conjunto de dados apto à execução dos algoritmos deMineração de Dados.

Defesa do Consumidor (PROCON), o site “www.consumidor.gov.br” que é um canal

  KDD APLICADO AO PROBLEMAPara chegar à etapa de execução dos algoritmos de classificação é necessária a aplicação de diversas técnicas de pré-processamento de forma apermitir a construção de um conjunto de dados apto à execução dos algoritmos deMineração de Dados. (4) Seleção do Conjunto de Dados Com os dados previamente pré-processados é o momento de realizar a seleção do conjunto de dados para as próximas etapas do processo de mineração,de forma que o conjunto de dados selecionado possa representar o universo dos dados da aplicação.

E mpresa de Telecomunicações” [de Oliveira Sanga et al. 2017]. Esse artigo foi

  ANÁLISE DOS RESULTADOSInicialmente a análise é feita pela verificação dos melhores resultados para cada conjunto de dados, à fim de observar qual algoritmo obteve o melhor Analisando a Figura 23 observa-se que o conjunto de dados que apresentou os melhores resultados para os experimentos utilizou TF-IDF para a ponderação dosnovos atributos gerados pela Mineração de Textos. Em seguida, o conjunto de dados que utiliza a Mineração de Textos e ponderado pela Frequência dos Termos,e finalmente a base de dados inicial, ou seja, a base que não foi enriquecida com a inclusão de atributos gerados pela Mineração de Textos obteve os piores resultados.

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