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  4. Sistemas de Informação - Trabalhos de Conclusão de Curso
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dc.contributor.advisorTimbó Brito, Felipe-
dc.contributor.authorWilker Chaves Pinto, Flávio-
dc.date.accessioned2021-12-20T16:32:48Z-
dc.date.available2021-12-20T16:32:48Z-
dc.date.issued2021-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unichristus.edu.br/jspui/handle/123456789/1261-
dc.description.abstractDevido à crescente complexidade dos problemas nas últimas décadas, surgem cada vez mais ferramentas computacionais autônomas, que reduzem a intervenção humana por meio da utilização de Inteligência Artificial (IA). Um subgrupo da IA, denominado Aprendizado de Máquina, lida com algoritmos computacionais, que podem predizer certos comportamentos por meio da utilização de dados históricos. No Brasil existe uma plataforma denominada Consumidor.gov.br, a qual visa solucionar conflitos entre consumidores e empresas. Os consumidores, usuários da plataforma Consumidor.gov.br por muitas vezes têm suas reclamações não atendidas ou mesmo recusadas. Por esse motivo, seria importante para o consumidor ter uma análise prévia, de maneira automática, se suas reclamações serão atendidas ou recusadas pelas empresas, anteriormente a abertura de uma reclamação na plataforma. Dessa forma, consumidores podem procurar diretamente o Programa de Proteção e Defesa do Consumidor (PROCON) de sua cidade antes de buscar um acordo prévio com a empresa por meio do Consumidor.gov.br. Este trabalho visa utilizar Aprendizado de Máquina para classificar automaticamente reclamações não atendidas, ou mesmo recusadas, contidas na plataforma Consumidor.gov.br. Resultados mostram que é possível classificar tais reclamações com acurácia acima de 85% para os diversos contextos analisados.pt_BR
dc.subjectConsumidor.gov.br.pt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquina.pt_BR
dc.subjectClassificação.pt_BR
dc.titleClassificação de reclamações do portal consumidor.gov.br utilizando aprendizagem automáticapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.title.inglesClassification of complaints on the consumidor.gov.br portal using automatic learningpt_BR
dc.description.resumo_abstractDue to the growing complexity of the problems in recent decades, there are more and more autonomous computational tools that reduce human intervention through the use of Artificial Intelligence (AI). A subset of AI, called Machine Learning, deals with computational algorithms, which can predict certain behaviors through the use of historical data. In Brazil there is a platform called Consumidor.gov.br which aims to solve conflicts between consumers and companies. Consumers, users of the Consumidor.gov.br platform, often have their complaints unanswered or even refused. For this reason, it would be important for consumers to have a prior analysis, automatically, whether their complaints will be answered or rejected by companies, prior to opening a complaint on the platform. In this way, consumers can look for PROCON in their city directly before seeking a prior agreement with the company through Consumidor.gov.br. This work aims to use Machine Learning to automatically classify unanswered or even refused complaints contained in the Consumidor.gov.br platform. Results show that it is possible to classify such complaints with accuracy above 85% for the different contexts analyzed.pt_BR
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