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In industrial areas the issuance of safety alerts after the occurrence of accidents is common. In this context, this work proposes a comparison of machine learning techniques for text classification, using a database prepared by the authors with safety alerts extracted from public documents obtained from the internet. Classical classifiers, KNN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree, and Random Forest, were applied to the dataset. The best accuracy obtained by SVM with 79% followed by Random Forest with 75%. The results encourage further work, as a larger public database of accidents and safety alerts can increase the dissemination of knowledge and make it possible to reduce accidents at work. Resumo. Nas áreas industriais emitem-se alertas de segurança em formato digital após a ocorrência de acidentes. Neste contexto, este trabalho propõe a criação de uma base de dados de alerta de seguranças, bem como uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação de textos. A base de dados foi elaborada pelos autores, através de coleta de documentos públicos obtidos da internet. Classificadores clássicos, KNN, SVM, Naive Bayes, Árvores de decisão e Floresta Aleatórias foram aplicados à base de dados, sendo a melhor acurácia obtida pelo SVM com 79% seguido da Floresta Aleatória com 75%. Os resultados estimulam a continuação do trabalho, pois uma maior base de dados pública de acidentes e alertas de segurança pode aumentar a divulgação do conhecimento e possibilitar uma diminuição dos acidentes de trabalho.

SafetyRank: comparação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação de alertas de segurança industriais