texto2area 0.1.1

Classifica titulo+resumo de teses/dissertacoes brasileiras na grande area de avaliacao CAPES, a partir do texto (portugues).

texto2area

Biblioteca Python que classifica o título e/ou resumo de uma tese/dissertação brasileira em uma das 9 grandes áreas de avaliação CAPES, a partir do texto — ponta a ponta: recebe texto cru em português e faz normalização, lematização, n-gramas e classificação.

from texto2area import classificar

area, margens, termos = classificar(
    "A atuação do enfermeiro no cuidado ao paciente idoso em saúde coletiva."
)
# area    -> 'CIÊNCIAS DA SAÚDE'
# margens -> [('CIÊNCIAS DA SAÚDE', 1.28), ('CIÊNCIAS BIOLÓGICAS', -1.0), ...]
# termos  -> ['saúde_coletivo', 'enfermeiro', 'paciente', 'cuidado']

Instalação

pip install texto2area
python -m spacy download pt_core_news_lg     # modelo de lematização (~568 MB), obrigatório

Versão de desenvolvimento (GitHub): pip install git+https://github.com/reneveloso/texto2area Ou, a partir de um clone: pip install .

Uso pretendido e domínio de validade

• Idioma: português. Para textos em outro idioma, traduza antes (a tradução não é embutida — exigiria um modelo pesado).
• Domínio: teses e dissertações (título/resumo), 2013–2024 (Catálogo Sucupira). Fora disso (outros gêneros, outras taxonomias) o desempenho não é garantido.
• Saída: grande área + margens (decision_function) por classe + termos do texto que mais pesaram na decisão (interpretabilidade do modelo linear).

Como funciona (fiel ao pipeline de treino)

1. Normalização (NFC, limpeza, colapso de espaços).
2. Lematização com spaCy pt_core_news_lg, mantendo POS de conteúdo (NOUN, PROPN, ADJ, VERB), lema minúsculo, len>=2.
3. Injeção de n-gramas: bi/trigramas adjacentes unidos por _, mantidos os que existem no vocabulário do modelo (85% das 359.402 features são n-gramas).
4. TF-IDF (sublinear_tf, min_df=50) + LinearSVC (one-vs-rest, class_weight='balanced').

Desempenho (avaliação em conjuntos retidos)

Protocolo	Acurácia	F1-macro	Baseline (maj.)
In-distribution (split 80/20)	0,792	0,791	0,165
Out-of-time (treino ≤2023, teste 2024)	0,729	0,732	0,170

F1 por área varia de Linguística/Letras/Artes 0,879 e Saúde 0,860 a Multidisciplinar 0,549 (classe difusa, sem vocabulário próprio). O artefato é treinado em 100% dos dados (1.017.727 documentos); as métricas vêm dos protocolos de avaliação.

Limitações

• Rótulo administrativo como verdade-base (parte dos "erros" é interdisciplinaridade real).
• Multidisciplinar pouco separável (F1 0,549).
• Não distingue as ~49 áreas de avaliação finas (apenas as 9 grandes áreas).
• Português apenas (sem tradução embutida).

Segurança

O modelo é carregado via joblib, que executa código ao desserializar. Use apenas os artefatos versionados neste repositório ou de fonte confiável.

Reprodução

Ver reproduzir/REPRODUCAO.md. O treino é determinístico (SEED=42); o corpus (Sucupira) não é redistribuído.

Como citar

Ver CITATION.cff. DOI do Zenodo a ser adicionado.

Licença

MIT © 2026 Renê R. Veloso.