Classificação de Dados Textuais Não Estruturados: Um Estudo de Caso na Área da Segurança Pública - Cardoso, Brenda; Santos, Fantiny; Amador, Angela; Andrade, Marisa de; Torres, Renato; Neto, Nelson (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2024: Anais do LI Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2024.1989, 2024)
O tratamento e a classificação de dados não estruturados são desafios na era da informação. Na segurança pública, a falta de estruturação textual das narrativas presentes nos boletins de ocorrência policial (BOs) torna ainda mais complexa a categorização precisa dos crimes e a identificação do público-alvo. Assim, este artigo propõe um método para agilizar a classificação de contexto em BOs por meio do aprendizado de máquina. A meta inicial é categorizar crimes de injúria direcionados ou não à comunidade LGBTQIA+ com base em relatos oriundos da Polícia Civil do Estado do Pará. Os resultados obtidos destacam a potencial aplicabilidade da abordagem proposta em cenários reais e contextualizados, contribuindo para o trabalho das autoridades policiais.