Análise Comparativa de Algoritmos de Mineração de Texto Aplicados a Históricos de Contas Públicas - Santos, Breno; Júnior, Methanias; Paixão, Bruno; Santos, Rafael; Nascimento, André; Santos, Hallan; Filho, Wallace; Medeiros, Arquimedes (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2015: Anais do XI Simpósio Brasileiro de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/sbsi.2015.5874, 2015)
Grandes massas de dados são geradas pelas aplicações que apoiam as atividades rotineiras dos órgãos públicos. Uma parcela significativa destes dados está em formato textual, sendo cabível o uso da Mineração de Texto, para extrair conhecimento potencialmente útil e previamente desconhecido. O objetivo deste artigo é avaliar o desempenho e qualidade de 3 algoritmos de mineração de texto aplicados à classificação de irregularidades em históricos de contas públicas, custodiadas pelo Tribunal de Contas de Sergipe. Para realizar a avaliação, foi desenvolvida uma ferramenta que implementa os algoritmos, bem como foi realizado um estudo de caso que avaliou métricas de desempenho e qualidade, tais como: Tempo Médio de Execução, Acurácia, Precisão, Cobertura e Medida F. Os resultados evidenciaram que o algoritmo Naïve Bayes Multinomial, com Frequência Inversa, foi a melhor abordagem para detectar evidências de irregularidades em pagamentos de diárias.