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Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (2022)

  • Authors:
  • USP affiliated author: INHESTA, DANIELLE CHRISTINA FERNANDES - ICMC
  • School: ICMC
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
  • Language: Português
  • Abstract: O foco principal deste trabalho de conclusão de curso foi a ampliação do conhecimento e desenvolvimento em chatbots que utilizam Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A ideia principal é a criação de um chatbot de recuperação (Self-Retrieval) utilizando algoritmos de normalização de dados e análise de estruturas de Processamento de Linguagem Natural em Python como: Scikit-learn, NLTK e Numpy. Como resultado foi criado o chatbot de nome Pangea que utiliza os algoritmos mencionados, utilizando 2 redes neurais: uma para classificação dos dados de mineração (similaridade) e outra para separação de palavras no Bag of Words. Após treinamento dos dados o chatbot é capaz de responder perguntas relacionadas ao conflito na Ucrânia sobre os temas como: óleo, gás, impacto de preços do trigo, crise nuclear, inflação etc. de forma estática.
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    Versão Publicada Danielle Christina Fernan... Direct link
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    • ABNT

      INHESTA, Danielle Christina Fernandes. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Inhesta, D. C. F. (2022). Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
    • NLM

      Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
    • Vancouver

      Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf

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