@MASTERSTHESIS{ 2020:718434584,
 	title = {Entidades nomeadas e extração de informação no auxílio às investigações de crimes de lavagem de dinheiro},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9259",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Escola Politécnica}
}