Classificação automática de produtos comercializados por órgãos públicos do Rio Grande do Norte através de comitê de classificadores
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i9.31836Palavras-chave:
Mineração de texto; Notas Fiscais Eletrônicas; Processamento de dados; Aprendizado de máquina.Resumo
O uso de técnicas de mineração de texto tem aumentado consideravelmente nos últimos anos devido à grande quantidade de informações em texto sendo produzidas e armazenadas por sistemas eletrônicos e a necessidade de tornar esses dados informações para as organizações. Dentro desse contexto, o Tribunal de Contas do Estado do Rio Grande do Norte (TCE-RN) recebe diariamente uma grande quantidade de Notas Fiscais Eletrônicas (NF-e) contendo informações de compras de produtos que precisam ser analisadas para uso interno e externo ao órgão. Ainda, esses documentos possibilitam preenchimento livre, ou muitas vezes errôneo, de alguns dados por parte dos vendedores que emitem as Notas Fiscais. Dessa forma, as NF-e geradas não seguem um padrão, dificultando a realização de análises de forma prática e rápida por meio de ferramentas comuns para obtenção e filtragem de dados. Sendo assim, surge a necessidade de um processamento automatizado de forma a padronizar os dados, disponibilizá-los de forma rápida e possibilitar sua utilização como informações para fins de auditorias. Portanto, este trabalho apresenta uma solução baseada em mineração de texto e técnicas de aprendizado de máquina para o problema de identificação de produtos comercializados no estado do Rio Grande do Norte a partir do campo descrição das NF-e com o propósito de possibilitar a classificação de produtos únicos.
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