SafetyRank: comparação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação de alertas de segurança industriais

  • Wander Fernandes Junior IFES
  • Karin Komati IFES
  • Kelly Gazolli UFES

Resumo


Nas áreas industriais emitem-se alertas de segurança em formato digital após a ocorrência de acidentes. Neste contexto, este trabalho propõe a criação de uma base de dados de alerta de seguranças, bem como uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação de textos. A base de dados foi elaborada pelos autores, através de coleta de documentos públicos obtidos da internet. Classificadores clássicos, KNN, SVM, Naive Bayes, Árvores de decisão e Floresta Aleatórias foram aplicados à base de dados, sendo a melhor acurácia obtida pelo SVM com 0,79% seguido da Floresta Aleatória com 0,75%. Os resultados instigam a continuação do trabalho, pois uma base de dados pública de acidentes e alertas de segurança aumentam a divulgação destas informações.

Palavras-chave: classificação de textos, segurança industrial, aprendizado de máquina

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Publicado
30/06/2020
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FERNANDES JUNIOR, Wander; KOMATI, Karin; GAZOLLI, Kelly. SafetyRank: comparação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação de alertas de segurança industriais. In: ENCONTRO NACIONAL DE COMPUTAÇÃO DOS INSTITUTOS FEDERAIS (ENCOMPIF), 7. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 37-44. DOI: https://doi.org/10.5753/encompif.2020.11066.