Algoritmos de classificação de texto na automatização dos processos orçamentação

• Luís J. Sousa ^[1] ; João Poças Martins ^[2] ; João Santos Baptista ^[1] ; Luís Sanhudo ^[3] ; Pedro Mêda ^[1]
  1. [1] Universidade Do Porto

     Universidade Do Porto

     Santo Ildefonso, Portugal

     
  2. [2] CONSTRUCT/GEQUALTEC, FEUP – DEC, Porto
  3. [3] BUILT CoLAB – Collaborative Laboratory for the Future Built Environment, Porto

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• Localización: 4º congresso português de ‘Building Information Modelling’ vol. 2 - ptBIM / coord. por Bruno de Figueiredo, João Poças Martins, José Granja, José Carlos Lino, Miguel Azenha, 2022, págs. 81-93
• Idioma: portugués
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• Resumen

  • As aplicações de gestão da Construção incluem dados relativos à duração de tarefas, orçamentação, qualidade, segurança em obra, entre outros tópicos. No caso específico da orçamentação, as empresas de Construção são obrigadas a avaliar o âmbito de cada tarefa, mapeando as expectativas do cliente (expressas no mapa de quantidade de trabalho) para uma base de dados interna de tarefas, recursos e custos. Esta avaliação é frequentemente realizada por técnicos dentro de restrições de tempo muito austeras, apesar de os resultados obtidos através desta avaliação serem fulcrais para a qualidade e competitividade das propostas emitidas, para além de serem contratualmente vinculativas. Com o objetivo de melhorar o desempenho desta tarefa, a presente comunicação explora a possibilidade de automatizar esta avaliação manual utilizando algoritmos de classificação de texto. Assim, propõe ‑se um protocolo para revisão de literatura sobre este tópico utilizando o método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic re‑views and Meta‑Analyses). É realizada uma análise preliminar da literatura recolhida, permitindo a definição de um framework para apoiar uma abordagem automatizada à orçamentação. Embora a automatização total não seja um objetivo verosímil, nem desejado, a curto prazo, especialmente devido à falta de especificações de construção padrão em Portugal, os algoritmos de classificação de texto podem fornecer ferramentas úteis de apoio à decisão. Estes algoritmos requerem grandes volumes de dados, que podem ser obtidos através da sua utilização contínua, pelo que será necessário mais trabalho para desenvolver fluxos de operações abrangentes.