Classificação Semântica de Pedidos de Acesso à Informação

Abstract

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.

Keywords

• Direito de Acesso à Informação
• Mineração de Textos
• Classificação Semântica
• Transparência