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http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1895
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Bispo, Braian Varjão Gama | - |
dc.contributor.author | Sant’Anna, Gabriel Andrade de | - |
dc.contributor.author | Andrade, Ludmilla Palmeira | - |
dc.contributor.author | Souza, Rubia Teles de | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-29T00:35:11Z | - |
dc.date.available | 2024-11-29T00:35:11Z | - |
dc.date.issued | 2024-08-27 | - |
dc.identifier.citation | SANT’ANNA, Gabriel Andrade de; ANDRADE, Ludmilla Palmeira; SOUZA, Rubia Teles de. Descoberta de tópicos e classificação de textos de licitações promovidas pelos órgãos públicos do estado da Bahia. Orientador: Braian Varjão Gama Bispo. 2024. 12 f. Artigo (Especialização em Data Science & Analytics) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1895 | - |
dc.description | "Todos os direitos reservados. É permitida a reprodução parcial ou total desta obra, desde que citada a fonte e que não seja para venda ou qualquer fim comercial." | pt_BR |
dc.description.abstract | Purchasing and hiring bodies Public contracts are carried out through bidding processes, which aims to fulfill its social functions, respecting principles of legality, impersonality, morality, publicity, public interest, administrative probity, among others [1]. The control of these bidding processes helps the adequate management of public resources. With the aim of improving analysis regarding the tenders, the Public Ministry of the State of Bahia developed the BI – Licitometer. This tool Among its analysis functionalities, it has the ability to group bids by categories through the use of key words. However, the method applied for the characterization of bids has not demonstrated efficiency, generating incorrect classifications and making it difficult the analysis of bids. This work proposes the use of BERTopic to perform topic modeling of tenders carried out in the State of Bahia together with a supervised classification approach and the use of an unsupervised method for classifying tenders relating to advisory/consulting services legal. The objective is to compare the results of the methods classification and select the best one to implement in the BI-Licitometer. The unsupervised classification method used was Zero-Shot Classification and the method supervised was Random Forest Classification. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Classificação de texto | pt_BR |
dc.subject | Modelagem de tópicos | pt_BR |
dc.subject | BERTopic | pt_BR |
dc.subject | Zero-shot classification | pt_BR |
dc.title | Descoberta de tópicos e classificação de textos de licitações promovidas pelos órgãos públicos do estado da Bahia | pt_BR |
dc.type | Produção bibliográfica: Artigos aceitos para publicação | pt_BR |
dc.embargo.terms | Aberto | pt_BR |
dc.description.resumo | As compras e contratações dos Órgãos Públicos são realizadas através de processos licitatórios, que tem como objetivo cumprir suas funções sociais, respeitando princípios da legalidade, da impessoalidade, da moralidade, da publicidade, do interesse público, da probidade administrativa, dentre outros. O controle desses processos licitatórios auxilia a gestão adequada dos recursos públicos. Com o objetivo de melhorar a análise sobre as licitações, o Ministério Público do Estado da Bahia desenvolveu o BI – Licitômetro. Essa ferramenta possui entre as suas funcionalidades de análise a capacidade de agrupar as licitações por categorias através do uso das palavras chaves. Entretanto, o método aplicado para a caracterização das licitações não tem demonstrado eficiência, gerando classificações incorretas e dificultando a análise das licitações. Esse trabalho propõe a utilização do BERTopic para realizar a modelagem de tópicos das licitações efetuadas no Estado da Bahia junto com uma abordagem supervisionada de classificação e a utilização de um método não-supervisionado para classificação das licitações referentes aos serviços de assessoria/consultoria jurídica. O objetivo é comparar os resultados dos métodos de classificação e selecionar o melhor para implantar no BI-Licitometro. O método não supervisionado de classificação utilizado foi o Zero-Shot Classification e o método supervisionado foi o Random Forest Classification. | pt_BR |
Appears in Collections: | Artigos (Pós-Graduação) Especialização em Data Science & Analytics |
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ARTIGO_GABRIEL ANDRADE DE SANT’ANNA.pdf | ARTIGO / ESPECIALIZAÇÃO / SENAI CIMATEC | 518.04 kB | Adobe PDF | View/Open |
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