Banca de DEFESA: DANIEL LIMA RODRIGUES DE CARVALHO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DANIEL LIMA RODRIGUES DE CARVALHO
DATA : 16/04/2025
HORA: 10:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

Uma Ferramenta para Organização Semântica de Informações de Helpdesk por meio de Estratégias de Modelagem de Tópicos.

PALAVRAS-CHAVES:

Modelagem de tópicos, CluWords, BERTopic, Large Language Models, Helpdesk

PÁGINAS: 61
RESUMO:

Este trabalho aborda a criação de uma ferramenta de organização semântica por meio de  estratégias de modelagem de tópicos, visando aperfeiçoar a eficiência na classificação e análise de tickets de suporte (helpdesk), destacando a importância da análise automatizada para extrair informações relevantes a partir de registros de atendimento. Com o crescente volume de chamados, técnicas como a modelagem de tópicos permitem identificar padrões e tendências nos dados, auxiliando na tomada de decisões e na otimização dos processos de suporte. A proposta visa melhorar a categorização dos atendimentos, tornando mais eficiente a identificação das principais demandas dos usuários. O estudo explora diferentes estratégias avançadas de modelagem de tópicos, como BERTopic e CluWords, além de grandes modelos de linguagem (LLMs), para identificar agrupamentos de palavras representativos dos principais temas abordados nos chamados de helpdesk. A análise dos resultados obtidos permite compreender quais são os problemas mais recorrentes e direcionar esforços para aprimorar a qualidade do suporte prestado. Além disso, a modelagem de tópicos pode auxiliar, no futuro, na automação de processos, como a triagem de chamados e a sugestão de respostas baseadas em registros anteriores. Por fim, destacamos os desafios e limitações da abordagem, como a necessidade de uma base de dados bem estruturada e o ajuste fino dos parâmetros dos modelos para garantir uma segmentação coerente dos tópicos. Também são discutidas possíveis aplicações futuras, como a integração da modelagem de tópicos com grandes modelos de linguagem para melhorar ainda mais a eficácia dos serviços de helpdesk. Dessa forma, o estudo reforça a relevância da análise automatizada de textos como uma ferramenta estratégica para empresas que buscam otimizar seus processos de atendimento.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2059807 - DARLINTON BARBOSA FERES CARVALHO
Externo à Instituição - DIEGO ROBERTO COLOMBO DIAS - UFES
Presidente - 1674068 - LEONARDO CHAVES DUTRA DA ROCHA
Externo à Instituição - WASHINGTON LUIZ MIRANDA DA CUNHA - UFMG