ITSM-BERT: Classificação de Tickets de Service Desk via Fine-Tuning do BERTimbau Integrado com Sistema GLPI - Maia de Lima Carvalho, Anderson; França Lobato, Fábio Manoel; Lavareda Jacob Junior, Antonio Fernando; Carmona Cortes, Omar Andres (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Este artigo propõe o ITSM-BERT, um modelo baseado no BERTimbau, com ajuste fino para a classificação de chamados de Service Desk em português brasileiro, utilizando dados enriquecidos. A abordagem foi avaliada com 80.879 registros reais do Tribunal de Justiça do Maranhão, comparando métodos de frequência, vetoriais e Transformers (SVM-BoW, TF-IDF, Word2Vec e BERT-SVM) por meio de testes de Friedman e de Nemenyi. Na classificação autônoma, o ITSM-BERT supera todos os baselines (F1-macro = 0,840) e atinge 0,997 com atributos semiestruturados do catálogo de serviços (+15,7 p.p.). Embora estatisticamente equivalente ao SVM-TF-IDF no cenário assistido, consolida-se como uma solução robusta para mitigar ambiguidades semânticas em descrições brutas, com potencial para ser utilizada em outras empresas e órgãos públicos que utilizam sistemas de chamados, como o GLPI.