Classificação Semântica de Pedidos de Acesso à Informação
DOI:
https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.537Palavras-chave:
Direito de Acesso à Informação, Mineração de Textos, Classificação Semântica, TransparênciaResumo
Desde o início da implementação da Lei de Acesso à Informação no Brasil até 2020, existiu uma demanda crescente de pedidos de acesso à informação no âmbito da Controladoria-Geral da União (CGU) e de todo Poder Executivo federal. A busca por um modelo de automação de processos utilizando Inteligência Artificial visa levar à redução de custos para a administração pública e à melhoria das condições de trabalho, bem como auxilia na eficiência das respostas à sociedade. Neste trabalho, foi realizada a aplicação do método de classificação semanticamente enriquecida por expressões do domínio com uma análise comparativa dos resultados de classificação dos pedidos de acesso à informação usando como base algoritmos com diferentes níveis de explicabilidade e transparência para o processo. A melhor acurácia foi obtida pelo modelo do algoritmo Support Vector Machine, com valor de 91,1% e Medida-F1 Weighted de 91,7%, enriquecido pela representação de textos gBoED. Outros destaques também podem ser observados para algoritmos que oferecem maior explicabilidade. Os resultados apresentaram grande potencial quanto ao uso deste modelo para classificação dos pedidos de acesso à informação não apenas na CGU, mas em todo o setor público.
Downloads
Referências
Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. (1998). Brasília.
Decreto 7.724 (2012). Regulamenta a Lei nº 12.527, de 18 de novembro de 2011, que dispõe sobre o acesso a informações previsto no inciso XXXIII do caput do art. 5º, no inciso II do § 3º do art. 37 e no § 2º do art. 216 da Constituição.
García, S., Luengo, J., Herrera, F. (2015) Data Preprocessing in Data Mining. Intelligent Systems Reference Library, Vol. 72. Springer, Cham.
Gunning, D. (2017). Explainable artificial intelligence (XAI). Tech. rep., Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).
Lei n. 9.609, de 19 de fevereiro de 1998 (1998). Dispõe sobre a proteção da propriedade intelectual de programa de computador, sua comercialização no País, e dá outras providências.
Lei n. 12.527, de 18 de novembro de 2011. (2011). Lei de Acesso à Informação. Regula o acesso a informações previsto no inciso XXXIII do art. 5º, no inciso II do § 3º do art. 37 e no § 2º do art. 216 da Constituição Federal; altera a Lei n. 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei n. 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei no 8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.
Linardatos, P., Papastefanopoulos, V., & Kotsiantis, S. (2020). Explainable AI: A review of machine learning interpretability methods. Entropy, Vol. 23, No. 1, p. 18.
Marques, C. A. N., Matsuno, I. P., Sinoara, R. A., Rezende, S. O. & Rozenfeld,
H. (2015). An exploratory study to evaluate the practical application of pss methods and tools based on text mining. In: Proceedings of the 20th International Conference on Engineering Design.
Martins, A. C. M., Lopes, O. A., & Cademartori, S. U. (2017). O STF e a divulgação nominalmente individualizada da remuneração dos servidores púbicos: uma análise do Recurso Extraordinário 652.777-SP. Dissertação de Mestrado em Direito - Universidade de Brasília.
Rezende, S. O., J. B. Pugliesi, E. A. Melanda, & M. F. Paula (2003). Mineração de dados. In S. O. Rezende (Ed.), Sistemas Inteligentes – Fundamentos e Aplicações. pp. 307–335. Editora Manole.
Rossi, R. G. (2015). Classificação automática de textos por meio de aprendizado de máquina baseado em redes. Tese de Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.
Scheicher, R. B., Sinorara, R. A., Koga, N. J., & Rezende, S. O. (2016). Uso de expressões do domínio na classificação automática de documentos. In: Anais do XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, Vol. 1.
Scheicher, R.; Sinoara, R., Felinto, J., & Rezende, S. (2019). Sentiment classification improvement using semantically enriched information. In: Proceedings of the ACM Symposium on Document Engineering 2019.
Sinoara, R. A. (2018). Aspectos semânticos na representação de textos para classificação automática. Tese de Doutorado - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos, Brasil.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2023 Revista da CGU
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
A Revista da CGU segue a uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY), que permite o uso e compartilhamento dos trabalhos publicados, desde que se atribua crédito aos autores e fontes. Os conteúdos publicados até 2019 contam com permissão genérica para uso e compartilhamento com indicação obrigatória de autoria e fonte.
Ressaltamos alguns pontos essenciais e não exaustivos relacionados:
- A submissão da contribuição implica compromisso de não a submeter a outro periódico e autoriza, caso aprovado, a sua publicação.
- A submissão da contribuição implica também que os autores concordam com a publicação, sem que disso resulte remuneração, reembolso ou compensação de qualquer natureza.
- Os trabalhos publicados são de responsabilidade dos autores, não representando, necessariamente, a opinião da Revista da CGU.
- A responsabilidade por eventuais plágios, fraudes ou imprecisões são de responsabilidade dos autores.
- O responsável pela submissão declara, sob as penas da Lei, que a informação sobre a autoria do trabalho é absolutamente completa e verdadeira.
Destacam-se, ainda, os demais itens relacionados às Políticas Editoriais, em especial sobre a Missão e Escopo, Ética da Publicação, Processo de Avaliação pelos Pares e Política de Acesso Livre.
