Predição de Relevância em Licitações Públicas com Modelos Híbridos Baseados em Texto e Metadados - Pinheiro de Lemos Lopes, Beatriz; de Medeiros, Ivo; Ferreira de Araújo, Adaílton (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2026.249467, 2026)
A triagem manual de editais públicos é um processo custoso devido ao grande volume de documentos e ao forte desbalanceamento entre oportunidades relevantes e irrelevantes. Este trabalho propõe uma abordagem híbrida para predição de relevância utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural e aprendizado de máquina aplicadas a metadados e ao texto dos documentos. O sistema utiliza o BERTimbau quando informações textuais estruturadas estão disponíveis e, caso contrário, um fluxo alternativo baseado em embeddings documentais e Random Forest. Experimentos realizados em bases históricas reais contendo milhares de editais públicos anotados avaliaram o sistema sob a perspectiva de ranqueamento de documentos. Em média, os 20% documentos mais bem posicionados concentraram aproximadamente 75% dos editais relevantes, enquanto os 50 primeiros documentos do ranking alcançaram 72% de recall. Esses resultados demonstram o potencial da abordagem proposta para apoiar a triagem automática em compras públicas.