From Text to Barcode: Inferring Product Identifiers in Electronic Invoices with Missing Information - Lemos, Carlos Filipe de Castro; Santos, Brucce Neves dos; Marcacini, Ricardo Marcondes (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Notas fiscais eletrônicas são fontes valiosas de informação para a administração pública, permitindo o monitoramento de preços, detecção de fraudes e maior transparência. Um desafio recorrente, porém, é a ausência ou inconsistência de identificadores estruturados, como códigos de barras (GTINs), essenciais para comparar produtos entre transações. Frequentemente, apenas descrições textuais curtas, ruidosas e despadronizadas estão disponíveis. Este trabalho propõe uma estratégia híbrida para inferência de identificadores, combinando string-matching de alta precisão com modelos interpretáveis de aprendizado de máquina baseados em representações vetoriais. Os resultados mostram que o string-matching é preciso, mas limitado em cobertura, enquanto classificadores supervisionados ampliam a abrangência, especialmente com n-gramas de caracteres. A abordagem foi incorporada a uma ferramenta open-source para mineração fiscal, adotando métodos simples e eficientes, adequados ao processamento de dados em larga escala.