Résumé:
Os portais de transparência pública vêm se constituindo em importantes canais de comunicação entre o governo e a sociedade. No entanto, nem sempre o formato das informações apresentadas nesses portais é o mais apropriado. Por exemplo, as descrições de compras em formato de texto dificultam a análise dessas compras, pois para se saber os produtos que estão sendo adquiridos é necessária uma leitura e interpretação de cada descrição de compra, o que é humanamente impossível, devido ao grande volume de dados apresentados. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é fazer a identificação automática dos produtos que são especificados de forma textual nas descrições de compras. Logo, a questão de pesquisa dessa dissertação é: como identificar de forma automatizada os produtos a partir das especificações textuais que são usadas para caracterizá-los nas descrições dos gastos que são apresentados nos portais de transparência pública? Para isso, é proposto um processo de descoberta de conhecimento em dados textuais capaz de gerar regras que possibilitam a identificação de produtos a partir das descrições textuais de compras. A pesquisa foi realizada utilizando a metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Proces for Data Mining) e sua avaliação foi dividida em duas partes: a primeira avalia as regras geradas, enquanto que a segunda verifica a qualidade dos resultados obtidos no processo de identificação de compras propriamente dito. Os estudos concluíram que o processo proposto apresentou resultados satisfatórios, porém ainda existem muitas outras possibilidades de melhorias que podem ser exploradas em trabalhos futuros.
