| Título: | Inteligência artificial para classificação de documentos |
| Autor(es): | Cabral, Thalita Alves |
| Orientador(es): | Sousa, Renato Tarciso Barbosa de |
| Assunto: | Classificação
Arquivos
Inteligência artificial |
| Data de publicação: | 11-Fev-2025 |
| Referência: | CABRAL, Thalita Alves. Inteligência artificial para classificação de documentos. 2024. 46 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Arquivologia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
| Resumo: | Este trabalho aborda a classificação de documentos de arquivo feita por meio da inteligência artificial (IA), a fim de mostrar que ela é uma alternativa viável e que pode ser utilizada nos órgãos
e instituições. O objetivo é avaliar a viabilidade de realização da classificação arquivística utilizando inteligência artificial. A metodologia utilizada será a identificação da produção científica
sobre a classificação funcional, avaliação da usabilidade da classificação funcional a partir da
literatura e o desenvolvimento de uma prova de conceito sobre a classificação por meio da inteligência artificial. Caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa, com uma abordagem reflexiva
na discussão, e explicativa, utilizando técnicas de estudo de caso no Senado Federal. Resultados
esperados, busca-se solucionar os problemas da classificação manual identificados atualmente,
trazendo a IA para a classificação, podendo ser inserida nos sistemas informatizados de gestão
de documentos. |
| Abstract: | This work addresses the classification of archival records using artificial intelligence (AI), in order to show that it is a viable alternative that can be used in agencies and institutions. The goal is
to evaluate the viability of archival classification using artificial intelligence. The methodology
used will be the identification of scientific production on functional classification, evaluation
of the usability of functional classification based on literature and the development of a proof
of concept on classification through artificial intelligence. It is characterized as a qualitative
research, with a reflective approach in the discussion, and explanatory, using case study techniques in the Federal Senate. The aim is to solve the functional classification problems currently
identified, bringing AI to classification, which can be incorporated into record management systems. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2024. |
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| Aparece na Coleção: | Arquivologia
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