Classificação de boletins de ocorrência de crimes digitais com Aprendizado de Máquina - Dias, Ana Paula Vieira; Araujo, Nelcileno Virgilio de Souza (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2025: Anais da XIV Escola Regional de Informática de Mato Grosso, 2025)
O estudo investigou o crescimento do estelionato virtual em Cuiabá no ano de 2024. Para auxiliar no enfrentamento desse crime, foram aplicadas técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e desenvolvidos quatro modelos de Aprendizado de Máquina com as representações TF-IDF e Word2Vec, utilizando os algoritmos Random Forest e Naive Bayes. O melhor resultado foi obtido com Random Forest e TF-IDF (acurácia de 0.95), enquanto o pior foi com Naive Bayes e Word2Vec (0.59). Os resultados demonstram o potencial do uso de Aprendizado de Máquina na classificação de crimes cibernéticos, contribuindo para o avanço da segurança digital.