---
language: pt
license: mit
tags:
  - text-classification
  - itil
  - bertimbau
  - portuguese
base_model: neuralmind/bert-base-portuguese-cased
pipeline_tag: text-classification
---

# AutoITIL — BERT Nível 1 (tipo ITIL)

Fine-tuning do [BERTimbau](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased) para classificar tickets de TI em português no **Nível 1** de um esquema ITIL: `Incidente`, `Requisição`, `Problema`, `Mudança`.

Parte do projeto **AutoITIL** (TCC), que classifica tickets em cascata (Nível 1 → Nível 2) e gera propostas de ticket estruturadas automaticamente.

## Métricas (CV 5-fold estratificado, 852 tickets)

- **F1 macro: 0.9594** (± 0.0188)
- Accuracy (OOF): 0.9589

| Classe | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| Incidente | 0.97 | 0.95 | 0.96 |
| Mudança | 0.97 | 0.95 | 0.96 |
| Problema | 0.96 | 0.98 | 0.97 |
| Requisição | 0.94 | 0.96 | 0.95 |

## Uso

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel1")
```

## Dados de treino

Dataset sintético de 852 tickets de TI em português (descrições realistas de Incidente/Requisição/Problema/Mudança nas áreas Aplicações, Rede, Segurança, Servidor e BD), balanceado entre classes. `max_length=192`, tokenizado com o tokenizer do BERTimbau.