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Title:
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UTILIZAÇÃO DE MACHINE LEARNING PARA CLASSIFICAÇÃO DE CRIMES DE MORTE NO ESTADO DE SÃO PAULO |
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Author(s):
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Murilo Góes de Almeida, Edna Dias Canedo, Luan Borges dos Santos, Rodrigo Pereira Gomes e Paula Miwa De Paiva Lima |
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ISBN:
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978-989-8704-45-0 |
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Editors:
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Paula Miranda, Cristiano Costa e Flávia Maria Santoro |
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Year:
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2022 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Mineração de Texto, Classificação de Texto, Segurança Pública, Polícia, Relatórios Policiais |
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Type:
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Full Paper |
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First Page:
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103 |
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Last Page:
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111 |
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Language:
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English |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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Este trabalho tem o objetivo de automatizar a classificação dos crimes de homicídio no Estado de São Paulo - Brasil, utilizando uma abordagem de mineração de texto, por meio da análise do histórico dos boletins de ocorrência. Os crimes devem ser prevenidos pelas instituições de segurança pública, entretanto, o contexto do crime deve ser considerado, pois alguns deles estão fora do alcance dos órgãos de aplicação da lei, como por exemplo dentro de propriedade privada, entre membros da mesma família, ou seja, lugares em que a polícia não pode estar presente para interceder. O Estado de São Paulo possui um departamento específico incumbido de realizar a análise dos crimes e classificá-los. A atividade é feita com leitura manual de boletins de ocorrência e consome muito tempo e recursos humanos. Como a atividade manual é desenvolvida há anos, existe uma boa memória de dados para ser treinada como modelo supervisionado. Utilizando o processo CRISP-DM, estudamos e aplicamos uma forma de escolha de um modelo adequado a ser treinado, implantando e disponibilizando à Secretaria da Segurança Pública para automatizar a atividade de classificação de textos. |
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