Classificação Automática de Códigos NCM Utilizando o Algoritmo Naïve Bayes
Palavras-chave:
Aprendizado supervisionado, Classificação de Texto, Algoritmo Naïve BayesResumo
Esse artigo consiste no estudo e desenvolvimento de um classificador de texto para a categorização automática de descrições de itens de produto em seus códigos da Nomenclatura Comum do Mercosul (NCM). O desenvolvimento desse classificador foi realizado utilizando aprendizado supervisionado em combinação com o algoritmo Naïve Bayes. Para treinamento do classificador foram utilizados dados de itens de notas fiscais ao consumidor pertencentes aos capítulos 22 e 90 do NCM. Os resultados evidenciaram, com o auxílio da abordagem de validação cruzada com 10-folds, a capacidade do modelo em classificar corretamente as instâncias. Para o conjunto de dados mais simples e considerado fácil, obteve-se uma acurácia de 98%, enquanto para os conjuntos médio e difícil, as acurácias obtidas foram de 90% e 83%, respectivamente.Downloads
Referências
Bird, S., Klein, E., Loper, E. (2009) “Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit”, O'Reilly Media, Inc.
Ding, L., Fan, Z., Chen, D. (2015) “Auto-Categorization of HS Code Using Background Net Approach”, Procedia Computer Science, v. 60, p. 1462-1471.
Flick, U. (2012) “Introdução à metodologia de pesquisa: um guia para iniciantes”, Penso Editora.
Indurkhya, N., Damerau, F. J. (Ed.). (2010) “Handbook of natural language processing”, CRC Press.
Kohavi, R. (1995) “A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection”, International joint Conference on artificial intelligence. [S.l.: s.n.). v. 14, p. 1137–1145.
Leskovec, J., Rajaraman, A., Ullman, J. D. (2014) “Mining of massive datasets”, Cambridge University Press.
Luhn, H. P. (1957) “A statistical approach to mechanized encoding and searching of literary information”, IBM Journal of research and development, v. 1, n. 4, p. 309-317.
Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H. (2008) “Introduction to information retrieval”, v. 1, n. 1. Cambridge: Cambridge university press.
Ministério da Indústria, Comércio Exterior e Serviços. (2016) “TEC em Excel Completa”, Disponível em: <http://www.mdic.gov.br/comercio-exterior/estatisticas-de-comercio-exterior-9/arquivos-atuais>. Acesso em: 2 de Abr. 2017.
Mitchell, T. M. (1997) “Machine learning”, Burr Ridge, IL: McGraw Hill, v. 45, p. 37.
Orengo, V. M., Huyck, C. R. “RSLP Stemmer (Removedor de Sufixos da Língua Portuguesa)”, Disponível em: <http://www.inf.ufrgs.br/~viviane/rslp/>. Acesso em: 2 de Abr. 2017.
Orengo, V. M., Huyck, C. R. (2001) “A Stemming Algorithm for the Portuguese Language”, In: spire. 2001. p. 186-193.
Pedregosa, F., Buitinck, L., Louppe, G., Blondel, M., Mueller, A., Grisel, O., Niculae, V., Prettenhofer, P., Gramfort, A., Grobler, J., Layton, R., Vanderplas, J., Joly, A., Holt, B., Varoquaux, G. (2011) “Scikit-learn: Machine Learning in Python”, JMLR 12, pp. 2825-2830.
Receita Federal. (2015) “Sistema harmonizado de designação e de codificação de mercadorias”. Disponível em: <http://idg.receita.fazenda.gov.br/acesso-rapido/legislacao/legislacao-por-assunto/sistema-harmonizado>. Acesso em: 2 de Abr. 2017.
Russell, S. J., Norvig, P. (2003) “Artificial intelligence: a modern approach”, Upper Saddle River: Prentice hall.
Sparck Jones, K. (1972) “A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval”, Journal of documentation, v. 28, n. 1, p. 11-21.
Tong, S., Koller, D. (2001) “Support vector machine active learning with applications to text classification”, Journal of machine learning research, v. 2, n. Nov, p. 45-66.
Triola, M. F. (2008) “Bayes’ Theorem”. Disponível em: <http://faculty.washington.edu/tamre/BayesTheorem.pdf>. Acesso em: 2 de Abr. 2017.
