Classifying Descriptions of Goods with Artificial Neural Networks

  • Vinicius Di Oliveira Universidade de Brasília
  • Marcelo Ladeira UNB
DOI: https://doi.org/10.33911/singular-etg.v1i1.19
Palavras-chave: text mining, classifying, neural networks

Resumo

The present study aims to evaluate the performance of an artificial neural network in the classification of merchandise descriptions indicated in electronic bills, legal document used to record all commercial transactions in Brazil. For this, a significant sample of the actual descriptions will be used as well as a overlook about the performance of the neural network with a KNN and a GBM algorithms forecasting the category of the merchandise each description refers. This paper brings a method for classifying descriptions of goods with Artificial Neural Networks. The descriptions are small non structured texts, maximum of 120 characters, relating to goods traded in commercial transactions.

Biografia do Autor

Vinicius Di Oliveira, Universidade de Brasília

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Goiás (1997). Especialista em Modelagem Estatística e Dinâmica Econométrica pela UnB, mestrando em Computação Aplicada na UnB e Atualmente é Auditor Fiscal da Receita do DF - Secretaria de Estado de Fazenda do Distrito Federal. Tem experiência na área de Fiscalização Tributária, atualmente com ênfase em Gerenciamento de Risco de Projetos.

Marcelo Ladeira, UNB

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade de Brasília(1976), especialização em Curso Avançado de Operação de Sistema Hidrotérmico pela Universidade Federal do Rio de Janeiro(1981), mestrado em Análise de Sistemas e Aplicações pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais(1981), doutorado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul(2000) e pós-doutorado pela Universidade de Lisboa(2004). Atualmente é Professor Adjunto 2 da Universidade de Brasília, Membro de Comitê Consultivo do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, Revisor de periódico da Journal of Information and Data Management - JIDM e Membro de comitê assessor do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas:Inteligência Artificial, raciocínio probabilístico, diagramas de influências, redes bayesianas, Teoria da decisão e Representação de conhecimento incerto.

Publicado
2019-02-19
Edição
v. 1 n. 1 (2019): Singular. Engenharia, Tecnologia e Gestão
Seção
Artigos
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