Classificação do conteúdo de documentos contábeis usando aprendizagem de máquina: o caso dos fatos relevantes

Autores

  • Brunna Hisla da Silva Sena UnB
  • César Augusto Tibúrcio Silva UnB
  • Roberto Ternes Arrial UnB

DOI:

https://doi.org/10.17524/repec.v4i2.199

Palavras-chave:

Aprendizado de máquinal, Aprendizado bayesiano, Fatos relevantes, Análise de conteúdo

Resumo

A análise de conteúdo de textos narrativos tem sido estudada, nos últimos anos, com mais frequência. Em diversos trabalhos, verifica-se a pesquisa com relação a sua legibilidade, compreensibilidade e o nível de otimismo, neutralidade e pessimismo. Porém, a análise de classificação quanto a tendências otimistas, pessimistas e neutras tem sido feita de forma muito trabalhosa, pois demanda uma análise humana dos textos, justificando a criação de uma análise de textos de forma mais rápida e objetiva, além da tentativa de eliminação da subjetividade. Diante disso, o objetivo deste trabalho é propor uma classificação automática de fatos relevantes contábeis, fazendo-se uma análise do conteúdo de textos narrativos, com a utilização de ferramentas computacionais de leitura e classificação de textos. A ideia é procurar contribuir com um exemplo de aplicação de aprendizado de máquina à Ciência Contábil. Esta análise utilizou-se de fatos relevantes já analisados anteriormente no trabalho de Pereira e Silva (2008). Os fatos já classificados foram utilizados como conjunto de treinamento para o programa, para que assim ele pudesse classificar outros dados desconhecidos, não classificados.

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Publicado

17-08-2010

Como Citar

Sena, B. H. da S., Silva, C. A. T., & Arrial, R. T. (2010). Classificação do conteúdo de documentos contábeis usando aprendizagem de máquina: o caso dos fatos relevantes. Revista De Educação E Pesquisa Em Contabilidade (REPeC), 4(2), 23–42. https://doi.org/10.17524/repec.v4i2.199

Edição

v. 4 n. 2 (2010)

Seção

Artigos

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