Classificação de texto de reclamações de empreendimentos imobiliários utilizando Machine Learning

• Autor(a) principal: Altenbernd, Bernardo
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/258466
• topic: Aprendizado de máquina; Máquinas de vetores de suporte; Arvore de decisoes; Text classification; Complaints; Machine learning; Naive bayes; Support vector machines; Random forest; Boosting

As empresas construtoras de empreendimentos imobiliários ao produzirem os imóveis para venda, estão sujeitas a cometerem falhas construtivas, sejam estas por problemas em processos produtivos ou nos materiais utilizados. Embora existam mecanismos de melhoria na qualidade das habitações, defeitos seguem ocorrendo e demandando ações corretivas em um volume considerável a ponto das empresas estruturarem setores de assistência técnica para melhor lidar e atender as reclamações. O presente trabalho propõe métodos automáticos de classificação de texto que recebem os registros textuais e auxiliam na categorização técnica das reclamações, necessária para dar prosseguimento ao processo de reparo. Metodologias eficazes de identificação podem auxiliar os departamentos de gestão com agilidade e assertividade nas ações, ou ainda gerar insights de negócio em favor de diferentes práticas que reduzam custos e otimizem ganhos. Nos dias atuais os avanços tecnológicos viabilizam o tratamento de dados não estruturados de muitas formas diferentes, sendo que foram selecionados alguns dos métodos de machine learning mais utilizados na literatura para este fim que são Naive Bayes, Support Vector Machines, Random Forest e Boosting.