Aprimorando a classificação de descrições de produtos em português com a utilização de técnicas da recuperação de informação: uma abordagem de agrupamento de descrições

Gilsiley Henrique Daru; Gustavo Valentim Loch; Daniel Felipe Pietezak

doi:10.1590/1808-5245.30.139205

Autores

Gilsiley Henrique Daru Universidade Federal do Paraná https://orcid.org/0000-0002-8979-0461
Gustavo Valentim Loch Universidade Federal do Paraná https://orcid.org/0000-0002-6672-8139
Daniel Felipe Pietezak SENAI https://orcid.org/0009-0007-2802-8805

DOI:

https://doi.org/10.1590/1808-5245.30.139205

Palavras-chave:

aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, classificação de texto, descrição do produto, texto curto, bag of words, frequência de termos, frequência inversa de documentos

Resumo

A crescente demanda por sistemas automatizados de classificação de produtos em plataformas de e-commerce impulsionou a busca por soluções eficientes para a categorização de produtos, especialmente em português. Este estudo investiga a adaptação de técnicas clássicas de recuperação da informação, como bag-of-words, TF e TF-IDF, para a tarefa de classificar descrições curtas de produtos. A pesquisa avalia diferentes estratégias de pré-processamento e tokenização, incluindo a análise do impacto da normalização. Os resultados demonstraram que métodos simples de recuperação da informação, quando combinados com pré-processamento adequado e otimização de parâmetros, podem alcançar desempenho significativamente superior.

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Biografia do Autor

Gilsiley Henrique Daru, Universidade Federal do Paraná

Responsável pelo Laboratório de IA e Inovação em Supply Chain na Neogrid, Software, empresa do segmento de integração da cadeia de suprimentos. Com mais de 20 anos de experiência em empresas como Datasul, WEG e Malwee no segmento de aplicação de IA no mundo corporativo.
Doutorando em Matemática Computacional - UFPR e Mestrando em Ciência de Dados pela USP. Mestre em Métodos Numéricos pela UFPR(2005), engenheiro mecânico pela UDESC(2000) e Tecnólogo em Processamento de Dados, também pela UDESC(1997). Pós Graduado em Ciência de Dados, SENAI-Florianópolis e Engenharia de Software pela PUC-PR.

Gustavo Valentim Loch, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Matemática Industrial pela Universidade Federal do Paraná (2007), graduação em Ciências Contábeis pela Universidade Positivo (2011), mestrado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2010) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2014). Atualmente é professor do Departamento de Administração Geral e Aplicada da Universidade Federal do Paraná, atuando principalmente nos seguintes temas: Otimização combinatória, Problema de Transporte, Engenharia da Qualidade e métodos de auxilio à decisão. Em 2015 foi premiado com Menção Honrosa no Prêmio Capes de Tese 2015.

Daniel Felipe Pietezak, SENAI

Minha jornada profissional começou no ano de 2014 com o técnico em química até 2015. Em sequência, comecei minha primeira graduação em licenciatura em química entre os anos de 2017 e 2020. Por fim, minha formação acadêmica ainda inclui engenharia química e um mestrado em engenharia de materiais na área de polímeros.
Atualmente atuo como professor de ensino médio, lecionando a disciplina de química na rede estadual de Santa Catarina e trabalho como estagiário na empresa de tecnologia na empresa Neogrid na área de inovação.

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