Cardoso, Bruno Pinto

Cardoso, Hugo Saba

Sampaio, Renelson

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Portal de Periódicos da UNEB

  Faculdade SENAI CIMATEC  Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial II Workshop de Gestão, Tecnologia Industrial e Modelagem Computacional. ISSN 2446-5372 Seminário Anual de Pesquisa - 2016  O Uso da ontologia detalhada e da classificação de texto na escolha de linha de crédito. Bruno Oliveira Pinto Cardoso1 (Mestrando - MCTI), bruno.mkt@gmail.com;  Renelson R. Sampaio1 (Orientador - MCTI), renelson.sampa@gmail.com; Hugo Saba P. Cardoso2 (Coorientador - MCTI), hugosaba@gmail.com; 1Faculdade SENAI CIMATEC. 2UNEB – Universidade Estadual da Bahia.   Palavras Chave: Ontologia detalhada, Classificação de texto, linha de crédito. Introdução Durante décadas, os processos da aprendizagem de ontologias tem sido informatizados e, atualmente, encontram-se em constante evolução. Porém, na maioria dos casos, alguns processos continuam sendo feitos de forma manual e dependentes da intervenção humana1.  Um dos principais desa os da Ciência da Computação é transformar um computador em uma máquina que aprenda sozinha. Para isso, é necessário que os computadores tenham capacidades que lhes permitam simular, de alguma maneira, o aprendizado humano. Alguns pesquisadores têm desenvolvido pesquisas no campo do aprendizado computacional com o auxílio de ontologias (Gupta,2000, p 39, apud Guimarães, 2015, p 18)2. Na instituição financeira do referido objeto de estudo a escolha de linhas de crédito que se adequem ao perfil do cliente, pessoa jurídica, é feito ainda de forma manual, com consulta a cada instrução normativa de cada linha de crédito que a instituição dispõe, deixando a cargo de cada Gestor de carteira a decisão de ofertar a melhor opção ao seu cliente. A modelagem proposta deverá proporcionar a empresa um instrumento gerencial ágil, eficaz e eficiente no sentido de identificar rapidamente as linhas de crédito disponíveis para cada perfil de cliente, pessoa jurídica, de forma automatizada, poupando todo o tempo de análise e consulta às instruções normativas de forma manual.  Resultados e Discussão Os procedimentos metodológicos previstos são: 1. Identificar as referências bibliográficas de trabalhos correlatos, objetivando-se construir uma fonte de conhecimento inicial; 2. Identificar e selecionar dados importantes de cada linha de crédito para compor a biblioteca de informações necessárias para análise;  3. Utilizar-se da Ontologia detalhada e da classificação de texto para extrair e classificar as informações importantes; 4. Construção da ferramenta; 5. Testar com perfis diversos; Os resultados esperados são: 1. Utilizar a Ontologia de domínio e a classificação de texto para selecionar e extrair informações para manipulação; 2. Criação de uma ferramenta que proporcione a automatização das linhas de crédito baseado no perfil do cliente pessoa jurídica;  Conclusões Este projeto pretende tornar mais ágil e fácil a oferta de linhas de crédito disponíveis para um cliente baseado no seu perfil. Pretende ainda diminuir consideravelmente o tempo de análise que proporcionará o atendimento de mais clientes no mesmo tempo, o que poderá se transformar num aumento significativo no volume de crédito ofertado pela instituição. Referências 1 CIMIANO, Philipp ; HOTHO, Andreas; STAAB, Ste en. Learning Concept Hierarchies from Text Corpora using Formal Concept Analysis . J. Artif. Intell. Res.(JAIR), v. 24, p. 305 -339, 2005. Disponível em: http:// www.aaa i.org/Papers/JAIR/Vol24/JAIR-2409.pd f. Acesso em 05 Dez 2015. 2  GUIMARAES, Norton Coelho et al.  SABENÇA -um arcabouço computacional baseado na aprendizagem de ontologias a partir de textos. 2015 . Disponível em: http:// repositorio.bc.ufg.br/t ede/hand le/t ede/4712. Acesso em 19 nov 2015. 3 PALMEIRA, E; FREITAS F.  Ontolog ias detalhadas e classi cação de texto: uma união proissora . 2007. Disponível em: http:// www.cos.ufrj.br/~ines/enia07_html/pdf/27910.pdf. Acess o em 09 nov 2015. 4 STUDER, Rudi; BENJAMINS, V. Richard; FENSEL, Dieter . Knowledge engineering: principles and methods.  Data & knowledge engineering, v. 25, n. 1, p. 161 -197, 1998. 102

O Uso da ontologia detalhada e da classificação de texto na escolha de linha de crédito.

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