An Unsupervised Approach for Precise Context Identification from Unstructured Text Documents

O tratamento e a classificação de dados não estruturados são desafios na era da informação. Na segurança pública, a falta de estruturação textual das narrativas presentes nos boletins de ocorrência policial (BOs) torna ainda mais complexa a categorização precisa dos crimes e a identificação do público-alvo. Assim, este artigo propõe um método para agilizar a classificação de contexto em BOs por meio do aprendizado de máquina. A meta inicial é categorizar crimes de injúria direcionados ou não à comunidade LGBTQIA+ com base em relatos oriundos da Polícia Civil do Estado do Pará. Os resultados obtidos destacam a potencial aplicabilidade da abordagem proposta em cenários reais e contextualizados, contribuindo para o trabalho das autoridades policiais.

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An Unsupervised Approach for Precise Context Identification from Unstructured Text Documents

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Context-aware Relation Classification based on Deep Learning

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Accurate Context Extraction from Unstructured Text Based on Deep Learning

Classificação de Dados Textuais Não Estruturados: Um Estudo de Caso na Área da Segurança Pública

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