nsync-sprint2-classificador-intencoes

Classificador de Intenções - Atendimento ao Cliente

Modelo híbrido BERT + Random Forest para classificação automática de intenções em mensagens de atendimento ao cliente em português brasileiro.

Descrição

Sistema completo de classificação automática de intenções que combina:

• BERT português (neuralmind/bert-base-portuguese-cased) para embeddings semânticos
• Random Forest para classificação final
• 16 categorias de intenções de atendimento ao cliente

Métricas de Performance

• Acurácia: 67.4%
• Acurácia CV: 66.7% ± 1.9%
• 16 categorias de intenção
• Dataset: Mensagens reais de atendimento

Categorias Suportadas

Como Usar

import pickle
import torch
import numpy as np
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

class ClassificadorIntencoes:
    def __init__(self):
        # Carregar BERT
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("neuralmind/bert-base-portuguese-cased")
        self.bert = AutoModel.from_pretrained("neuralmind/bert-base-portuguese-cased")
        
        # Carregar modelo treinado
        with open('modelo_classificacao_intencoes.pkl', 'rb') as f:
            self.classificador = pickle.load(f)
    
    def gerar_embedding(self, texto):
        inputs = self.tokenizer(texto, return_tensors="pt", padding=True, 
                               truncation=True, max_length=128)
        with torch.no_grad():
            outputs = self.bert(**inputs)
            embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()
        return embedding
    
    def classificar(self, mensagem):
        embedding = self.gerar_embedding(mensagem)
        
        predicao = self.classificador.predict(embedding)[0]
        probabilidades = self.classificador.predict_proba(embedding)[0]
        
        return {
            'intencao': predicao,
            'confianca': float(probabilidades.max()),
            'intencao_legivel': self.get_readable_name(predicao)
        }
    
    def get_readable_name(self, categoria):
        mapping = {
            "duvida_produto": "Dúvida sobre Produto",
            "solicitacao_informacao": "Solicitação de Informação",
            "reacao_emocional": "Reação Emocional",
            "interesse_produto": "Interesse em Produto",
            "agradecimento": "Agradecimento",
            "rastreamento_pedido": "Rastreamento de Pedido",
            "saudacao": "Saudação",
            "solicitacao_contato": "Solicitação de Contato",
            "mensagem_sistema": "Mensagem do Sistema",
            "troca_devolucao": "Troca/Devolução",
            "problema_tecnico": "Problema Técnico",
            "nao_identificado": "Não Identificado",
            "reposicao_estoque": "Reposição de Estoque",
            "confirmacao": "Confirmação",
            "parceria_comercial": "Parceria Comercial",
            "evento_presencial": "Evento Presencial"
        }
        return mapping.get(categoria, categoria)

# Exemplo de uso
classificador = ClassificadorIntencoes()
resultado = classificador.classificar("Muito obrigada pela ajuda!")
print(f"Intenção: {resultado['intencao_legivel']}")
print(f"Confiança: {resultado['confianca']:.3f}")

Exemplo Rápido

mensagens_teste = [
    "Bom dia, como posso ser ajudado?",
    "Onde está meu pedido?", 
    "Muito obrigada!",
    "Quero trocar este produto"
]

for msg in mensagens_teste:
    resultado = classificador.classificar(msg)
    print(f"'{msg}' → {resultado['intencao_legivel']} ({resultado['confianca']:.3f})")

Arquitetura do Sistema

[Mensagem] → [BERT Embeddings] → [Random Forest] → [Classificação + Confiança]

Componentes:

1. Tokenização: BERT tokenizer português
2. Embeddings: Média dos hidden states do BERT
3. Classificação: Random Forest com 200 árvores
4. Balanceamento: class_weight='balanced' para classes desbalanceadas

Dataset

• Fonte: Mensagens reais de atendimento ao cliente
• Tamanho: 1.440+ exemplos
• Idioma: Português brasileiro
• Média: 8.4 palavras por mensagem
• Divisão: 80% treino, 20% teste

Performance por Categoria

Melhores Performances (F1 > 0.80):

• Saudação: 0.90
• Agradecimento: 0.83
• Parceria Comercial: 0.83

Performance Moderada (F1: 0.50-0.80):

• Reação Emocional: 0.84
• Problema Técnico: 0.80
• Dúvida sobre Produto: 0.67

Desafios:

• Categorias com poucos exemplos (<20)
• Sobreposição semântica entre algumas classes
• Mensagens muito curtas (ambiguidade)

Requisitos

• Python 3.8+
• PyTorch 1.9+
• Transformers 4.20+
• Scikit-learn 1.0+
• NumPy 1.21+

Limitações

1. Desbalanceamento: Algumas categorias têm poucos exemplos
2. Contexto: Funciona melhor com mensagens de 5+ palavras
3. Domínio: Treinado especificamente para atendimento ao cliente
4. Língua: Otimizado para português brasileiro

Casos de Uso

• Chatbots: Roteamento automático de mensagens
• CRM: Categorização de tickets de suporte
• Analytics: Análise de sentimentos e intenções
• Automação: Respostas automáticas baseadas em intenção

Citação

@misc{nsync_classificador_intencoes,
  title={Classificador de Intenções para Atendimento ao Cliente},
  author={NSYNC Team},
  year={2024},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/itman-inteli/nsync-sprint2-classificador-intencoes}
}

Licença

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