O documento aborda a classificação de documentos utilizando inteligência artificial, apresentando ferramentas como Hadoop e Mahout e um caso prático de eficiência em uma assessoria jurídica. O objetivo principal é melhorar a classificação automática das convocações judiciais, atualmente com apenas 20% de acurácia, e minimizar problemas de spam. Os resultados indicam que a implementação de um classificador pode reduzir significativamente o trabalho manual e melhorar a eficiência.

1. Classificação de
Documentos
Classificação baseada em Inteligência Artificial

2. Agenda
1. Introdução
2. Ferramentas
3. Exercício prático
4. Case

3. Por que classificar
documentos?

4. Como fazer isso?

5. Classificação de documentos
1. Exemplos de documentos (arquivos) de cada classe;
2. Criar dicionários de dados e extrair características;
3. Separar amostras para treino e teste;
4. Treinar classificador;
5. Testar classificador treinado.

6. Isso é fácil?

7. Ferramentas

8. Ferramentas
● O processamento distribuído do Hadoop permite escalar;
● O Mahout encapsula a complexidade matemática dos algoritmos de ML;
● Embora o Mahout seja uma API Java, é possível utilizá-la com outras
tecnologias.

9. Ambiente

10. Ambiente
● Virtualização Docker;
● Apache Hadoop;
● Apache Mahout;
● Exemplos de textos divididos em 4 categorias (esporte, medicina, politica e
religião);
Referência: https://github.com/evertongago/text-mining

11. Prática :)

12. Case

13. Case - Contexto
Uma acessoria jurídica separa, classifica e encaminha convocações judiciais aos
advogados associados.
Seu processo de trabalho inclui:
● 200+ diários oficiais publicados entre 06h e 11h da manhã
● Converter arquivos PDF para recortes em arquivos texto
● Classificar manualmente cada convocação (80% = ~ 14M / mês)

14. Case - Dificuldades
● O volume de trabalho dificulta a evolução do processo
● “Afoga” o departamento de TI e os analistas
● Sobra pouco tempo e recurso para evoluções

15. Case - Objetivo
Os principais objetivos deste trabalho são:
● Melhorar a classificação automática (hoje ~ 20%)
● Minimizar a classificação crítica e spam
● Diferencial de mercado em relação aos outros players

16. Case - Solução

17. Case - Resultados
APROVADOS DESCARTADOS ACERTOS %
APROVADOS 64.934 667 98.98%
DESCARTADOS 40.300 192.388 82.68%
DESCARTES ERRADOS 1.02%
APROVAÇÕES ERRADAS 17.3%

18. Case - Resultados
Foram criados dois cenários de análise:
● Analisar manualmente as aprovações (-64% de trabalho)
○ Benefício: Minimizar o número de spam
○ Risco: Assume 1.02% de notificações não recebidas
● Analisar manualmente os descartes (-35% de trabalho)
○ Benefício: Minimizar o número de notificações não recebidas
○ Risco: Assume 17.3% de spam

19. Próximos passos

20. Decisão
Algoritmo de Classificação
Naive Bayes

21. Decisão
● Simples de manter
● Agilidade de replicação
● Integração multiplataforma
Solução baseada em
infraestrutura

22. Perguntas?