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Title: Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação de documentos : um estudo da automatização da triagem de denúncias na CGU
Authors: Andrade, Patrícia Helena Maia Alves de
Orientador(es):: Ladeira, Marcelo
Assunto:: Mineração de texto
Triagem
Codificação de Huffman
Issue Date: 26-Jul-2016
Data de defesa:: 29-Sep-2015
Citation: ANDRADE, Patrícia Helena Maia Alves de. Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação de documentos: um estudo da automatização da triagem de denúncias na CGU. 2015. xi, 54 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Abstract: A Controladoria Geral da União é o órgão do Poder Executivo responsável pelas atividadesde controle interno, auditoria pública, correição, prevenção e combate à corrupçãoe ouvidoria dos gastos públicos do Poder Executivo. Por meio do menu “Denuncias eManifestações“, no portal da CGU, se tem acesso a um formulário para apresentaçãode denúncias por parte da sociedade. Após cadastradas pelo cidadão as mesmas devemser triadas e encaminhadas para a coordenação temática da CGU com competência pararealizar a apuração. Atualmente essa triagem é feita de forma manual e a denúnciaencaminhada para uma dentre as 91 opções de destino pré-determinadas. Essa grandequantidade de categorias é um fator que dificulta a classificação automática de textos.Considerando o acúmulo de denúncias existentes na base atualmente e a chegada de novasdenúncias, aliadas ao tempo gasto com a triagem manual, torna-se cada vez maisdifícil a análise tempestiva das ocorrências reportadas. Esse contexto pode causar prejuízosfinanceiros para a Administração Pública Federal além de desmotivar a utilizaçãodo canal pelo cidadão. As denúncias cadastradas são provenientes de municípios presentesem todas as Unidades da Federação gerando assim um grande impacto em todoo território nacional. Esta pesquisa tem como objetivo elaborar uma prova de conceitopara um modelo para a triagem automática de denúncias na CGU, utilizando mineração de textos. Os melhores resultados foram alcançados utilizando classificação por rankingbaseada em Árvore de Huffman. Esta prova de conceito demonstrou a viabilidade deuma triagem de denúncias de forma automática na CGU, sem perda de qualidade emcomparação à triagem manual. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
The Office of the Comptroller General (CGU) is the agency of the Federal Governmentin charge of assisting the President of the Republic in matters related to internal controlactivities, public audits, corrective and disciplinary measures, corruption prevention andcombating and coordinating ombudsman’s activities. Through a complaints link of theCGU site, citizens have access to a form to file their complaints. These complaints must bescreened and delivered to the coordination of CGU by subject. Nowadays the complaintsscreening is done manually and they are delivered to one of the 91 coordinating units ofCGU. This large amount of categories is more complex in automatic text classification.Considering the complaints storage on the database now and the arrival of new complaints,combined with the time spent on manual sorting, the timely analysis of the reportedoccurrences it becomes increasingly difficult. This context can cause financial losses toFederal Public Administration as well as discouraging the use of the channel by the citizen.Complaints registered origins are municipalities present in all Brazilian states, generatinga great impact on the entire national territory. This research intends to develop a proofof concept for an automatic model of complaints screening, using text mining. The bestresults were achieved using ranking based on the Huffman Tree algorithm. This proofof concept demonstrated the feasibility of automatical sorting without the loss of qualitycompared to manual sorting.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.
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Coorientador(es):: Carvalho, Rommel Novaes
Appears in Collections:MPCA - Mestrado Profissional em Computação Aplicada (Dissertações)

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