PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorQuaresma, José Enrique Balieiropt_BR
dc.date.accessioned2025-06-24T17:49:33Z-
dc.date.available2025-06-24T17:49:33Z-
dc.date.issued2025-06-13-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/9233-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectChatbotpt_BR
dc.subjectnteligência Artificialpt_BR
dc.subjectProcessamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.titleDESENVOLVIMENTO DE UM CHATBOT INTELIGENTE PARA O ATENDIMENTO AO CLIENTEpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Abadia, Fernando Gonçalvespt_BR
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-6282-7922pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3382052342707576pt_BR
dc.contributor.referee1Jukemura, Anibal Santospt_BR
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-9922-460Xpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3837493709938496pt_BR
dc.contributor.referee2Martins, Rafael Lealpt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9792426862133439pt_BR
dc.description.resumoEste Trabalho de Conclusão de Curso tem como objetivo desenvolver um protótipo de chatbot inteligente voltado para o atendimento automatizado ao cliente, utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). A motivação parte da crescente demanda por soluções automatizadas que otimizem o tempo de resposta, aumentem a eficiência operacional e melhorem a experiência do usuário. A fundamentação teórica aborda os conceitos de Inteligência Artificial, evolução dos chatbots, modelos de PLN, arquitetura de sistemas inteligentes e tecnologias utilizadas. A metodologia aplicada consiste em uma pesquisa aplicada e exploratória, com desenvolvimento prático em um ambiente de testes utilizando frameworks e bibliotecas amplamente utilizados na área, como Flask, spaCy e ngrok. O protótipo desenvolvido é capaz de identificar intenções básicas dos usuários, responder de forma automatizada e registrar os dados das interações. Apesar de suas limitações, como a simplicidade das respostas, o sistema demonstrou potencial para aplicações reais. Por fim, são apresentadas sugestões de melhorias futuras, incluindo o aprimoramento do modelo de linguagem e a integração com plataformas externas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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