Artigo ENIAC 2021

Este projeto contém o código-fonte utilizado no artigo Extraction and enrichment of features to improve complaint text classification performance apresentado no ENIAC 2021.

Acesso ao artigo completo em:

https://sol.sbc.org.br/index.php/eniac/article/view/18265

Palestra sobre o projeto que deu origem ao artigo no VII Seminário Internacional sobre Análise de Dados na Administração Pública:

https://www.youtube.com/watch?v=NuRs_CA9Wdw&t=12315s

Autores:

• Eduardo Soares de Paiva
• Fernando Sola Pereira

Arquivos disponibilizados:

• c01_experimentos_estruturados.ipynb: escolha das features, escolha do modelo e otimização de hiperparâmetros para os dados estruturados;
• c02_experimentos_textos.ipynb: escolha das features, escolha do modelo e otimização de hiperparâmetros para os dados textuais;
• c03_experimentos_combinados.ipynb: combinação dos modelos e análise de desempenho;
• datasets/: datasets anonimizados.

Citação

@inproceedings{eniac,
 author = {Eduardo Paiva and Fernando Pereira},
 title = {Extraction and enrichment of features to improve complaint text classification performance},
 booktitle = {Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional},
 location = {Evento Online},
 year = {2021},
 keywords = {},
 issn = {0000-0000},
 pages = {338--349},
 publisher = {SBC},
 address = {Porto Alegre, RS, Brasil},
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