Reconhecimento de Contratos Cláusulas Exemplificativas

Reconhecimento de Contratos. Identificação de Características FASE DE MINERAÇÃO DE DADOS Determinação do ancelamen Ordenação de Contratos FASE DE PRIORIZAÇÃO DE CONTRATOS

Reconhecimento de Contratos. Essa etapa visa reconhecer contratos ativos que possuem caracter´ısticas de contratos anteriormente cancelados. Para executar essa tarefa de reconhecimento, sa˜o utilizados algoritmos classificadores, com o objetivo de aprender um modelo capaz de rotular um contrato ainda ativo com a classe “cancelado” caso haja valores de atributos comuns a um contrato cancelado. Para definir qual o algoritmo mais adequado a` abordagem proposta, e´ realizada uma comparac¸a˜o entre diversos paradigmas de aprendizado. A avaliac¸a˜o das te´cnicas e´ dada a partir das me´tricas: a´rea sob a curva ROC2 [14], recall e taxa de falso positivos (TFP). Uma selec¸a˜o foi realizada com algoritmos conhecidos na literatura oriundos dos paradigmas: “Baseado em A´ rvore de Decisa˜o”, “Bayesiano”, “Baseado em Exemplos” e “Conexionista”. Os algoritmos escolhidos foram: • Paradigma Baseado em A´ rvore de Decisa˜o: C4.5[35], RandomTree[2] e CART[6]; 2A curva ROC apresenta no seu gra´fico a relac¸a˜o entre a taxa de recall e a taxa de falsos positivos ao se variar o limiar de discriminac¸a˜o na classificac¸a˜o. • Paradigma Conexionista: MLP (Multilayer Perceptron) [3] e SVM (Support Vector Machines)[11]. Essa etapa, paralela a etapa de Reconhecimento de Contratos, visa identificar quais ac¸o˜es, comportamentos ou padro˜es, levam o beneficia´rio a cancelar seu contrato. Essa identificac¸a˜o e´ guiada pela ana´lise dos ramos gerados por classificadores baseados em a´rvores de decisa˜o. Ale´m de serem computacionalmente mais econoˆmicas que outros tipos de classificadores, as a´rvores de decisa˜o podem ter seu modelo de aprendizado facilmente interpretado, diferente de redes neurais artificiais, por exemplo, que sa˜o te´cnicas tradicionalmente empregadas em problemas de classificac¸a˜o [22]. Visto isso, ao se utilizar a´rvores de decisa˜o para classificar os contratos, pode-se investigar, por meio do modelo gerado, quais caminhos/ramos sa˜o mais relevantes para descrever a classe “cancelado”. Nessa etapa de Identificac¸a˜o de Caracter´ısticas, os ramos que possuem as maiores taxas de acerto sa˜o analisados a fim de investigar o que cada atributo, contido em um desses ramos da a´rvore de decisa˜o, representa no contexto do cancelamento.