Product development tickets classification

Anh Tu Nguyen

Diplomová práce

Klasifikace lístků na vývoj produktu

Anotace:

Hlavním cílem této práce je navrhnout špičkový algoritmus strojového učení, který dokáže přesně kategorizovat tikety zadané vývojáři do přesných podkategorií v rámci domén Service Desk a Asset Management. K dosažení tohoto cíle bude navrhovaný algoritmus využívat sofistikované techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) k analýze textového obsahu názvů tiketů a doprovodných popisů poskytnutých vývojáři. Algoritmus získá klíčové funkce a kontextová vodítka analýzou těchto textových dat, aby učinil informovaná rozhodnutí o vhodné podkategorii pro každý tiket.

Abstract:

The main aim of this thesis is to design a cutting-edge machine-learning algorithm that can accurately categorize tickets submitted by developers into precise subcategories within the Service Desk and Asset Management domains. To accomplish this objective, the proposed algorithm will utilize sophisticated natural language processing (NLP) techniques to analyze the textual content of ticket titles and accompanying descriptions provided by developers. The algorithm will extract crucial features and context clues by parsing this textual data to make informed decisions about the appropriate subcategory for each ticket.

Klíčová slova

ITSM, Support Tickets, zpracování přirozeného jazyka, strojové učení, klasifikace textu, Text Mining, helpdesk

Keywords

Text Mining, ITSM, Support Tickets, Natural Language Processing, Machine Learning, Text Classification, helpdesk

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.

Mendelova univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Magisterský studijní program / specializace:
Open Informatics / Zaměření pro Otevřenou informatiku v AJ