MODELO DE CLASSIFICAÇÃO SEMIAUTOMÁTICO PARA SERVIÇOS DE TI
Sistemas Inteligentes, Aprendizagem de Máquina Supervisionada, Processamento de Linguagem Natural.
Serviços de call-center (ou service desk) são classificados, a fim de categorizar, priorizar e identificar soluções para casos semelhantes. As mensagens também podem ser utilizadas para definir a área e o técnico responsável pela manutenção do chamado. Considerando os ambientes corporativos, a classificação correta otimiza os recursos e minimiza impactos negativos para o negócio. Serviços normalmente são abertos por usuários de TI e escritos em linguagem natural, através de softwares específicos para gestão do chamado ciclo de vida.
Esta Dissertação apresenta um modelo de classificação semiautomático para serviços de TI, utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionados. Uma rede semântica foi utilizada para a definição de features conceituais. Com o modelo proposto foi possível reduzir a dependência humana no processo de classificação dos chamados e atividades de priorização, na seleção de técnico para atendimento e no diagnóstico e listagem de possíveis soluções.
Realizou-se um experimento sobre um corpus de chamados técnicos de TI cedidos por um órgão público do Estado do Piauí, com service desk implantado, contendo 2.064 chamados, distribuídos em 9 classes, previamente anotados. Na Classificação foram utilizados os algoritmos Naive Bayes, J48 e SMO que obtiveram taxas de acerto de 72.9%, 70.7% e 75.8%, respectivamente.