Classificação Automática de Códigos NCM Utilizando o Algoritmo Naïve Bayes

• Main Author: Batista, Rodrigo de Abreu
• Publication Date: 2018
• Other Authors: Bagatini, Daniela D. S., Frozza, Rejane
• Format: Article
• Language: por
• Source: Brazilian Journal of Information Systems
• Download full: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/isys/article/view/361
• topic: Machine Learning; Consumer Product Classification; NCM; Text classification; Naïve Bayes Algorithm; Aprendizado supervisionado; Classificação de Texto; Algoritmo Naïve Bayes

Esse artigo consiste no estudo e desenvolvimento de um classificador de texto para a categorização automática de descrições de itens de produto em seus códigos da Nomenclatura Comum do Mercosul (NCM). O desenvolvimento desse classificador foi realizado utilizando aprendizado supervisionado em combinação com o algoritmo Naïve Bayes. Para treinamento do classificador foram utilizados dados de itens de notas fiscais ao consumidor pertencentes aos capítulos 22 e 90 do NCM. Os resultados evidenciaram, com o auxílio da abordagem de validação cruzada com 10-folds, a capacidade do modelo em classificar corretamente as instâncias. Para o conjunto de dados mais simples e considerado fácil, obteve-se uma acurácia de 98%, enquanto para os conjuntos médio e difícil, as acurácias obtidas foram de 90% e 83%, respectivamente.