Análise e estudo comparativo de modelos supervisionados no processo de identificação de risco de conluio em publicações de órgãos públicos

Abstract

Nos últimos anos houve uma demanda crescente no combate à corrupção por parte da população, sendo necessário o suporte de técnicas computacionais para melhorar a efi ciência de atividades direcionadas para essa questão. Atualmente os avanços no campo processamento de linguagem natural permitiram ganhos significativos na área de combate à corrupção. O uso de informações públicas é um dos cernes de trabalho que visam com bater a corrupção, esta na forma de conluio, de forma que a análise nestes documentos públicos podem permitir melhorias significativas em todo o processo. Assim, neste tra balho, foi realizado o treinamento e comparação de um conjunto de classificadores a partir de modelos esparsos e conexionistas para detecção e análise de risco de conluio em publi cações oficiais de licitações. Para isso, foi concebido um conjunto de modelos de avaliação, estes utilizando métodos esparsos e conexionistas. Os resultados obtidos pelo trabalho avaliaram diferentes versões dos modelos treinados e avaliados em diferentes partições das amostras, bem como sua precisão em relação aos modelos avaliados.