Uso do TextAttack para validação de modelos de classificação no contexto de notas fiscais eletrônicas

Abstract

Com o surgimento das NF-e o número de fraudes fiscais diminuiu pois elas se tornaram obrigatórias em todo o território brasileiro, mas a consequência disso é que todo mês são geradas um número exorbitante de NF-e e se torna inviável fazer a fiscalização manual de todas elas, isso porque as descrições dos produtos são em texto livre não padronizado. Por tanto, existe uma variação muito grande de descrições para o mesmo produto somadas aos erros ortográficos e as abreviações. Nesse contexto, um classificador de produtos foi desenvolvido pelo NUTES/UEPB em parceria com a Secretaria de Estado da Fazenda da Paraíba (SEFAZ-PB), o objetivo é usar inteligência artificial e técnicas de PLN para a partir da descrição do produto encontrada na NF-e identificar a que categoria ele pertence e relacioná-lo ao seu NCM/EAN. Este artigo vai mostrar a aplicação do TextAttack nesse classificador de produtos com o objetivo de testar o modelo e entender como ele está se comportando em relação as entradas que recebe.