Grandes massas de dados são geradas pelas aplicações que apoiam as atividades rotineiras dos órgãos públicos. Uma parcela significativa destes dados está em formato textual, sendo cabível o uso da Mineração de Texto, para extrair conhecimento potencialmente útil e previamente desconhecido. O objetivo deste artigo é avaliar o desempenho e qualidade de 3 algoritmos de mineração de texto aplicados à classificação de irregularidades em históricos de contas públicas, custodiadas pelo Tribunal de

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... as de Sergipe. Para realizar a avaliação, foi desenvolvida uma ferramenta que implementa os algoritmos, bem como foi realizado um estudo de caso que avaliou métricas de desempenho e qualidade, tais como: Tempo Médio de Execução, Acurácia, Precisão, Cobertura e Medida F. Os resultados evidenciaram que o algoritmo Naïve Bayes Multinomial, com Frequência Inversa, foi a melhor abordagem para detectar evidências de irregularidades em pagamentos de diárias.