Erivelton Pires GuedesHorttanainen, Esa Pekka TapaniCoordenação de Pós-Graduação e Capacitação - COPGC2025-09-232025-09-2320192019-09-27HORTTANAINEN, Esa Pekka Tapani. Classificação automatizada de reclamações de usuários de serviços públicos: um estudo do caso aéreo. 2019. 51 f. Dissertação (Mestrado em Políticas Públicas e Desenvolvimento) – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, Brasília, 2019.https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/19092Este trabalho analisou a possibilidade de automatizar a classificação de diversos documentos recebidos constantemente pela Administração Pública brasileira. Normalmente estes documentos são lidos e classificados por pessoas diferentes dos destinatários finais. Este processo gera custos adicionais aumentando a utilização do tempo laboral. O objetivo do trabalho foi sugerir meios de atuar de forma mais eficiente na classificação de documentos. O Processamento de Linguagem Natural (PLN), que possui como uma de suas principais aplica ções a classificação de documentos, tem se beneficiado muito com o progresso da Inteligência Artificial (IA). Todavia, o PLN tradicional tem seus limites, e exige um pré-processamento extensivo dos documentos. Além disto, os avanços recentes da IA, especificamente na Apren dizagem Profunda (Deep Learning; DL), criaram novas possibilidades que podem ultrapassar os limites do estado atual do PLN tradicional. Um destes avanços é na classificação de documentos. Este trabalho utilizou o estado da arte do PLN em um problema real de clas sificação de documentos da Agência Nacional de Aviação Civil (Anac). Passageiros aéreos registram anualmente dezenas de milhares de reclamações (30 mil em 2018), e a Anac precisa classificá-las manualmente, o que tem consumido muitos recursos da Agência. Se a classifi cação automatizada fosse bem-sucedida, isso liberaria recursos da Anac para outras tarefas, beneficiando a sociedade. Ademais, a metodologia aplicada poderia ser utilizada por outros órgãos, e consequentemente, multiplicando a economia de recursos. A meta original deste trabalho era alcançar a acurácia de 95% na classificação automatizada das reclamações em onze temas e 66 subtemas. Esta meta ambiciosa não foi alcançada. Entretanto, os resultados são encorajadores para a continuação da pesquisa. Além disso, mesmo no estado atual do classificador automático, ele pode ser aplicado na auditoria das classificações, podendo gerar economia de recursos. Como o estado da arte do PLN está evoluindo constantemente, novas metodologias surgiram durante a elaboração desta dissertação. Essas metodologias poderão ser aplicadas ao presente caso.51porAcesso AbertoInstituto de Pesquisa Econômica AplicadaClassificaçãoDocumentosAdministração PúblicaProcessamento da InformaçãoInteligência ArtificialLicença Padrão IpeaÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.AutomaçãoClassificação de documentosDeep learningProcessamento de linguagem natural