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Applying Natural Language Processing and data mining for buying and selling IT services

Grant number: 22/14666-0
Support Opportunities:Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
Start date: December 01, 2022
End date: May 31, 2023
Field of knowledge:Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
Principal Investigator:Didier Augusto Vega Oliveros
Grantee:Carlos Henrique Tarjano Santos
CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Associated research grant:22/04248-6 - Match<IT>: a smart B2B platform for provision and selection of technology providers, AP.PIPE

Abstract

Grande parte dos textos disponíveis em redes sociais, reviews, chats, etc., são caros para analisar, entender e classificar. Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) auxiliam as empresas no entendimento de textos não-estruturados. O PLN auxilia na compreensão de texto da mesma forma que os humanos fazem. Ele tem sido utilizado em conjunto com técnicas de Aprendizado de Máquina para realizar diversas tarefas, como Classificação de Texto, Sumarização, Tradução Automática, Análise de Sentimentos, entre outras. A análise de sentimentos trata-se da aplicação de algoritmos que visam entender uma opinião sobre um determinado assunto a partir da linguagem escrita ou falada. Ela é um campo dentro do Processamento de Linguagem Natural (PLN) que constrói sistemas que identificam e extraem opiniões dentro de textos. Pode identificar o assunto que está sendo discutido, a polaridade do texto, se tem uma opinião positiva ou negativa, por exemplo. Este projeto visa desenvolver técnicas de processamento de linguagem natural para processar dados não estruturados de avaliações de clientes e usuários. As contribuições são o desenvolvimento de algoritmos para mineração de textos como sumarização, análise de sentimento e classificação que ajudem a recuperar informações relevantes e auxiliem ajustar as estratégias de marketing, recomendações e inteligência de negócio. Dadas as avaliações dos clientes, visa determinar o nível de assertividade dos provedores de serviços e oportunidades. Além do desenvolvimento de algoritmos para processamento da língua portuguesa, os quais são mais escassos.

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