Implementación de Machine Learning (ML) para clasificación de PQRSF con minería de texto en el área de atención al usuario de la Universidad Católica Luis Amigó
Date
2022
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Publisher
Universidad Católica Luis Amigó
Abstract
Este trabajo de grado está enfocado en agilizar la clasificación de las PQRSF de la Universidad Católica Luis Amigó donde se reciben alrededor de 5428 solicitudes por semestre de los cuales, se transfieren alrededor de 1300, se vencen 200, se cierran 4030, y se reabren al menos 30, de acuerdo con el nivel de servicio (SLA), la atención oportuna de estas solicitudes está definida en 24 horas para los casos de consultas de información y 48 horas para los que requieren escalar la consulta con las diferentes áreas, pero se tienen momentos picos que desbordan la capacidad y generan retrasos, para lo cual se plantea atender esta demanda implementando un sistema que permita la clasificación de las solicitudes para agilizar el servicio.
Bajo este contexto de la investigación se orientó en la implementación en Machine Learning para la clasificación de PQRSF con minería de texto bajo el marco de referencia de la metodología CRISP-DM y se centra en la aplicación de varias técnicas de Machine Learning para seleccionar la técnica con mejores resultados, que permita analizar y clasificar las diferentes solicitudes a través de sus de texto en las categorías de las PQRSF.
Además, la investigación en este campo también se enfoca en la implementación de un modelo Machine Learning donde se carga el aprendizaje al modelo para realizar la clasificación casos simulados de la PQRS desarrollados bajo un escenario de un usuario posible.
Description
Keywords
Clasificación, Mineria de texto, Big data, Machine Learning