Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/34580
Autoria: Martins, S.
Garrido, N.
Sebastião, P.
Editor: Maria Manuela Cruz-Cunha
Dulce Domingos
Emanuel Peres
Rui Rijo
Data: 2024
Título próprio: Port request classification automation through NLP
Volume: 239
Título e volume do livro: Procedia Computer Science
Paginação: 1927 - 1934
Título do evento: 2023 International Conference on ENTERprise Information Systems, CENTERIS 2023 - International Conference on Project MANagement, ProjMAN 2023 - International Conference on Health and Social Care Information Systems and Technologies, HCist 2023
Referência bibliográfica: Martins, S., Garrido, N., & Sebastião, P. (2024). Port request classification automation through NLP. In M. M. Cruz-Cunha, D. Domingos, E. Peres, & R. Rijo (Eds.), Procedia Computer Science (pp.1927-1934). Elsevier. 10.1016/j.procs.2024.06.376
ISSN: 1877-0509
DOI (Digital Object Identifier): 10.1016/j.procs.2024.06.376
Palavras-chave: NLP
Request classification
Help desk
Machine learning
Port systems
Resumo: This paper describes a suggested prototype to carry out the automatic classification of requests from a Port Help Desk. It intents to ascertain if the implementation of this framework is viable for this sector. For this purpose different models were employed, such as SVM, Decision Tree, Random Forest, LSTM, BERT and a SVM hierarchical model. To verify their efficiency these models were evaluated using Precision, Recall and F1-Score metrics. We obtained F1-Scores of 94.36% and 92.48% when classifying the request’s category and group respectively. A F1-Score of 93.41% while using a SVM model for category classification when employing a hierarchical classification architecture.
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:IT-CRI - Comunicações a conferências internacionais

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