Automatická kategorizace zákaznických požadavků

Bc. Filip Koukal

Master's thesis

Automatic categorization of customer requests

Abstract:

Tato diplomová práce se zabývá vybudováním systému pro automatickou kategorizaci zákaznických požadavků psaných přirozeným jazykem. V rámci práce jsou definovány tři hlavní experimenty zkoumající různé přístupy pro přiřazení kategorie k požadavku, doporučení řešitele k požadavku a vyhledání a označení duplicitních požadavků. V rámci experimentů jsou srovnány tradiční přístupy zpracování přirozeného jazyka a moderní průlomy. Z nejlepších přístupů je poté vytvořena služba a nasazena na cloudové platformě Microsoft Azure.

Abstract:

This thesis focuses on the creation of a system for automatic categorization of customer requests written in natural languages. Three main experiments have been defined: category assignment for a newly created request, solver recommendation for a newly created request, and finding and marking duplicate requests. A variety of approaches were tested in each experiment, including traditional natural language processing techniques and new breakthroughs. A service implementing the best approaches was subsequently created and deployed to the Microsoft Azure cloud platform.

Keywords

dolování z textu, strojové učení, klasifikace, transformer, BERT, zákaznická podpora, helpdesk

Keywords

text mining, machine learning, classification, transformer, BERT, customer support, helpdesk

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 8. 5. 2022

Thesis defence

• Date of defence: 23. 6. 2022
• Supervisor: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.
• Reader: Mikuláš Muroň, Ing.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / field / specializace:
System engineering and informatics / Economic informatics / Informatics and its Application