Semantic Classification of Requests to Information
DOI:
https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.537Keywords:
Right of Access to Information, Text Mining, Semantic Classification, TransparencyAbstract
Since the Freedom of Information Act implementation until 2020, there was a growing demand for requests to information, within the scope of the Office of the Comptroller General (CGU) and the entire federal executive branch. The search for a process automation model using Artificial Intelligence aims to achieve cost reduction for the public administration and improvement of the working conditions as well as supports the response efficiency to society. This work applied a method for classification improvement using semantically enriched information derived from domain expressions and carried out a comparative analysis of the classification results of requests to information using algorithms with different explainability and transparency levels. The best accuracy obtained by the Support Vector Machine algorithm model was 91,1% and
Weighted score-F1 of 91,7%, enriched by the gBoED text representation model. Also noteworthy are the results of the model generated by algorithms that offers greater. The results indicate great potential regarding the use of this model to classify requests to information not only at the CGU but also across the public sector.
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