Análise comparativa de modelos para processamento e classificação automática de documentos pessoais no setor imobiliário

TítuloAnálise comparativa de modelos para processamento e classificação automática de documentos pessoais no setor imobiliáriopt_BR
AutorLaureano, Matheus Machado
OrientadorOliveira, Marlon de Matos de
Resumo / AbstractEste trabalho apresenta o desenvolvimento e a análise comparativa de dois modelos voltados à classificação automática de documentos utilizados em processos comerciais de construtoras. O primeiro modelo adota uma abordagem tradicional, baseada em regras e expressões regulares, enquanto o segundo aplica técnicas de Inteligência Artificial supervisionada, utilizando vetorização TF-IDF e regressão logística. Ambos os modelos foram testados sobre um conjunto de 52 documentos reais, abrangendo certidões de nascimento, certidões de casamento, CPFs, CNHs e comprovantes de residência. O objetivo central foi avaliar a precisão, escalabilidade e eficiência de cada abordagem frente às variações de formato e qualidade dos arquivos. Os resultados demonstraram que o modelo baseado em IA obteve desempenho superior, alcançando acurácia média de 92% e F1-score de 0,91, em comparação aos 81% de acurácia do modelo baseado em regras. Conclui-se que a automação documental mediada por IA representa um avanço significativo na eliminação de processos manuais e na otimização do fluxo de recebimento de propostas comerciais no setor da construção civil.pt_BR
Data de publicação2025-12
TipoTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
Idiomapt_BRpt_BR
Palavras-chaveInteligência Artificialpt_BR
Palavras-chaveProcessamento de linguagem naturalpt_BR
Palavras-chaveClassificação de documentospt_BR
Palavras-chaveConstrução civilpt_BR
DescriçãoArtigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.pt_BR
Data de depósito2026-07-17T23:00:59Z
Data de disponibilização2026-07-17T23:00:59Z
URIhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/12988
Cobertura espacialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
Data de criação2025-12

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