Modelos de Aprendizagem de Máquina para Identificação de Mercadorias a partir da Descrição do Item na Nota Fiscal Eletrônica

Alisson Emanuel Goes de Mendonça,Luciano Reis Coutinho, Roberval Gomes Mariano

Anais do X Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico (WCGE 2022)(2022)

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摘要
Uma dos aspectos limitantes de ações fiscais nas Notas Fiscais Eletrônicas é conseguir identificar a mercadoria a partir do campo de descrição do item, tanto pela variedade do conteúdo, dado que é de livre preenchimento, como pelo volume de informações gerado. Este artigo três modelos de Aprendizagem de Máquina aplicados no apresenta processamento desse campo: Árvore de Decisão, Rede Neural e KNN. Os experimentos demonstram que a Rede Neural entregou a melhor acurácia com o menor tempo de predição. Os dados utilizados são da base da SEFAZ/MA. Os resultados podem direcionar soluções de detecção de subfaturamento, isenções indevidas, correção da defasagem inflacionária da pauta fiscal, etc.
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