Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/16776
Tipo: masterThesis
Título: Entidades nomeadas e extração de informação no auxílio às investigações de crimes de lavagem de dinheiro
Autor(es): Silva, Fábio Moreira Freitas da
Orientador: Vieira, Renata
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Data de Publicação: 2020
Palavras-chave: PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL
CRIME
LAVAGEM DE DINHEIRO
INVESTIGAÇÃO CRIMINAL
INFORMÁTICA
Resumo: Com o crescente avanço tecnológico, as organizações criminosas estão cada vez mais utilizando a tecnologia para o cometimento de crimes, especialmente o crime de lavagem de dinheiro, previsto na Lei nº 9.613/98 e alterado pela Lei nº 12.683/12, em razão de sua complexidade e sofisticação. O volume de informações, provenientes de fontes abertas e materiais apreendidos pelos órgãos de segurança pública, em especial pela Polícia Federal, apresenta um desafio para a análise investigativa. Visando oferecer maior suporte tecnológico às investigações policiais, este trabalho apresenta um estudo aplicado de modelos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), que consiste em localizar e categorizar nomes importantes e nomes próprios em textos livres, e de outras técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e de visualização de informações. Foram realizados experimentos a partir de peças policiais produzidas e fornecidas pela Polícia Federal. Os resultados demonstram possibilidades para aplicação das técnicas computacionais na identificação de elementos que indiquem a autoria e a materialidade criminosa, auxiliando as equipes de investigação na elucidação de crimes complexos, como é o caso do crime de lavagem de dinheiro.
With the increasing technological advancement, as criminal organizations are increasingly using technology to commit crimes, especially the crime of money laundering, provided for in Law 9613/98 and amended by Law 12683/12, due to its complexity and sophistication. The volume of information, coming from open sources and materials seized by public security bodies, especially by the Federal Police, presents a challenge for an investigative analysis. In order to offer greater technological support to investigations of agents, this work presents a study applied to the Named Entity Recognition (NER) models, which consists of locating and categorizing important names and unique names in free texts and other Natural Language Processing techniques (NLP) and information visualization. Experiments were carried out using parts produced and supplied by the Federal Police. The results demonstrate the possibilities of applying computational techniques in the identification of elements that include a criminal authority and material, assist as investigation teams in the elucidation of complex crimes, such as money laundering.
URI: http://hdl.handle.net/10923/16776
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