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Inferência da satisfação de usuários em serviços públicos de acesso à informação utilizando aprendizado neural

Flores, Arthur Marçal

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades 2020-11-03

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Inferência da satisfação de usuários em serviços públicos de acesso à informação utilizando aprendizado neural
  • Autor: Flores, Arthur Marçal
  • Orientador: Paraboni, Ivandre
  • Assuntos: Aprendizado De Máquina; Lstm; Pln; Elmo; Processamento De Língua Natural; Bert; Satisfação Do Usuário; Aprendizado Neural; Nlp; Neural Learning; Natural Language Processing; Machine Learning; User Satisfaction
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Com a rápida expansão dos sistemas de tecnologia da informação (TI) em anos recentes, surge a oportunidade de aprimorar os serviços em diversos segmentos, entre eles, os prestados pelas instituições governamentais. Dentre estes diversos serviços, a disponibilização de informações públicas é um exemplo importante, pois por meio da Lei da Transparência juntamente com a Lei de Acesso à Informação, criaram um ambiente mais democrático no Brasil. Um operacionalizador do processo de transparência, é o Sistema Eletrônico do Serviço de Informação ao Cidadão (e-SIC), sendo que os dados provenientes desta plataforma constituem um córpus de especial interesse para o presente trabalho. A disponibilidade de textos rotulados com escores de satisfação deste sistema sugere a oportunidade de utilizar métodos de processamento de línguas naturais (PLN) para inferir de forma automática a satisfação de usuários, especialmente no que diz respeito ao uso de redes neurais que têm obtido resultados positivos em diversas tarefas da área. A partir desta observação, o presente trabalho apresenta os resultados de pesquisa em nível de mestrado no campo de PLN, no domínio da satisfação de usuários, com o objetivo geral de desenvolver modelos computacionais para avaliar a satisfação dos usuários de plataformas de solicitação de acesso à informação, por meio da utilização de técnicas baseadas em aprendizado neural.
  • DOI: 10.11606/D.100.2020.tde-16122020-192412
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades
  • Data de criação/publicação: 2020-11-03
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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