Publicação:
Classificação automatizada de reclamações de usuários de serviços públicos : um estudo do caso aéreo

dc.contributor.advisorErivelton Pires Guedes
dc.contributor.authorHorttanainen, Esa Pekka Tapani
dc.contributor.otherCoordenação de Pós-Graduação e Capacitação - COPGC
dc.contributor.scholarEsa Pekka Tapani Horttanainen
dc.contributor.thesiscommiteeJosé Eduardo Malta de Sá Brandão
dc.contributor.thesiscommiteeFabiano Mezadre Pompermayer
dc.contributor.thesiscommiteeErivelton Pires Guedes
dc.coverage.spatialBrasil
dc.date.accessioned2025-09-23T17:22:36Z
dc.date.available2025-09-23T17:22:36Z
dc.date.issued2019
dc.date.portal2019
dc.date.submitted2019-09-27
dc.degree.levelMestrado
dc.description.abstractEste trabalho analisou a possibilidade de automatizar a classificação de diversos documentos recebidos constantemente pela Administração Pública brasileira. Normalmente estes documentos são lidos e classificados por pessoas diferentes dos destinatários finais. Este processo gera custos adicionais aumentando a utilização do tempo laboral. O objetivo do trabalho foi sugerir meios de atuar de forma mais eficiente na classificação de documentos. O Processamento de Linguagem Natural (PLN), que possui como uma de suas principais aplica ções a classificação de documentos, tem se beneficiado muito com o progresso da Inteligência Artificial (IA). Todavia, o PLN tradicional tem seus limites, e exige um pré-processamento extensivo dos documentos. Além disto, os avanços recentes da IA, especificamente na Apren dizagem Profunda (Deep Learning; DL), criaram novas possibilidades que podem ultrapassar os limites do estado atual do PLN tradicional. Um destes avanços é na classificação de documentos. Este trabalho utilizou o estado da arte do PLN em um problema real de clas sificação de documentos da Agência Nacional de Aviação Civil (Anac). Passageiros aéreos registram anualmente dezenas de milhares de reclamações (30 mil em 2018), e a Anac precisa classificá-las manualmente, o que tem consumido muitos recursos da Agência. Se a classifi cação automatizada fosse bem-sucedida, isso liberaria recursos da Anac para outras tarefas, beneficiando a sociedade. Ademais, a metodologia aplicada poderia ser utilizada por outros órgãos, e consequentemente, multiplicando a economia de recursos. A meta original deste trabalho era alcançar a acurácia de 95% na classificação automatizada das reclamações em onze temas e 66 subtemas. Esta meta ambiciosa não foi alcançada. Entretanto, os resultados são encorajadores para a continuação da pesquisa. Além disso, mesmo no estado atual do classificador automático, ele pode ser aplicado na auditoria das classificações, podendo gerar economia de recursos. Como o estado da arte do PLN está evoluindo constantemente, novas metodologias surgiram durante a elaboração desta dissertação. Essas metodologias poderão ser aplicadas ao presente caso.
dc.description.abstractalternativeThis work analyzed a possibility to automate the classification of different docu ments that Brazil’s Public Administration receives all the time. Usually these documents have to be read and classified by a different person than the final recipient. This process creates additional costs in the form of spent work hours. The aim of this work was to present more efficient means to document classification. Natural Language Processing (NLP), whose one main application is document classification, has benefited greatly from the progress of Artificial Intelligence (AI). Traditional NLP has its limits, besides the need for extensive pre processing of the documents. On the other hand, recent advances of the AI, especially in Deep Learning (DL), have created new opportunities that can go beyond the limits of the current state of the traditional NLP. One of these advances has been in document classification. This work applied a current state of the art to a real document classification problem of Brazil’s Civil Aviation Authority (Anac). Air transport passengers submit annually tens of thousands of complaints (30 thousand in 2018), and Anac has had to classify them manually, which has tied up a lot of its resources. If the automatic classification succeeded, it would free Anac’s resources to other tasks, which would directly benefit the society. Moreover, the successful method could be copied to other organizations, multiplying the savings in resources. The original target was to reach 95% accuracy in automatic classification of the complaints into eleven topics and 66 subtopics. This ambitious target was not reached, but the results are encouraging to continue the research. Even at the current state of the automatic classifier, it can be used to audit the classifications, creating some savings in resources. Since the current state of the art in NLP is a moving target, new methods were discovered during the writing of this thesis, and a logical continuation to this project is to apply these methods to the current case.
dc.description.graduateprogramPrograma de Pós-Graduação em Políticas Públicas e Desenvolvimento
dc.description.serieMestrado Profissional em Políticas Públicas e Desenvolvimento - Terceira Turma
dc.format.extent51
dc.identifier.citationHORTTANAINEN, Esa Pekka Tapani. Classificação automatizada de reclamações de usuários de serviços públicos: um estudo do caso aéreo. 2019. 51 f. Dissertação (Mestrado em Políticas Públicas e Desenvolvimento) – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, Brasília, 2019.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/19092
dc.language.isopor
dc.location.cityBrasília
dc.location.countryBR
dc.publisherIpea
dc.relation.ispartofseriesMestrado Profissional em Políticas Públicas e Desenvolvimento
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.
dc.rights.typeLicença Padrão Ipea
dc.source.urlsourcehttps://www.ipea.gov.br/portal/dissertacoes-apresentadas
dc.subject.keywordAutomação
dc.subject.keywordClassificação de documentos
dc.subject.keywordDeep learning
dc.subject.keywordProcessamento de linguagem natural
dc.subject.vcipeaClassificação
dc.subject.vcipeaDocumentos
dc.subject.vcipeaAdministração Pública
dc.subject.vcipeaProcessamento da Informação
dc.subject.vcipeaInteligência Artificial
dc.titleClassificação automatizada de reclamações de usuários de serviços públicos : um estudo do caso aéreo
dc.title.scholarClassificação automatizada de reclamações de usuários de serviços públicos: um estudo do caso aéreo
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