Classificação de peças processuais jurídicas : inteligência artificial no Direito

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Marcelo Herton Pereira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/21570
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.
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spelling Ferreira, Marcelo Herton PereiraSilva, Nilton Correia daFERREIRA, Marcelo Herton Pereira. Classificação de peças processuais jurídicas: inteligência artificial no Direito. 2018. 80 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.http://bdm.unb.br/handle/10483/21570Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.O Supremo Tribunal Federal tem a necessidade de separar as peças processuais jurídicas para facilitar a distribuição do processo internamente. Atualmente esta separação de volumes em peças e a classificação destas são feitas manualmente por uma equipe. A metodologia para o trabalho é a experimental. O processo de desenvolvimento é baseado na pesquisa e no desenvolvimento projetos de aprendizado de máquina, no qual foram utilizados para elaborar único processo. Nos documentos jurídicos deste trabalho, utilizou-se apenas a primeira página, removeu-se amostras com conteúdos duplicados, foram préprocessando. Não identificou-se correlações entre as categorias. Fez-se a implementação de 9 modelos neurais: CNN, CNN-rand, MLP, BLSTM, LSTM, BRNN, BLSTM-C, CNNLSTM, VDCNN e suas respectivas parametrizações a fim de alcançar os maiores valores das métricas: Acurácia, Precisão e Revocação. Com modelo de base SVM Linear, obteve-se acurácia de 0,93, precisão de 0,93 e revocação de 0,92. O modelo neural com as melhores métricas foi o LSTM com o dado pré-processado, seus resultados foram acurácia 0,94, precisão 0,93 e revocação 0,95. Os documentos jurídicos são computacionalmente separáveis e pode-se escolher entre os modelos SVM Linear, BLSTM e CNN-rand, pois foram os que sofreram menos overfitting, possuem as melhores métricas no conjunto de teste e têm o tempo de predição entre 16ms a 72ms por documento.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-03-01T12:01:36Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_MarceloHertonPereiraFerreira_tcc.pdf: 3393010 bytes, checksum: df804ce84b095a52fe4f75ed6213aaeb (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-03-01T12:01:53Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_MarceloHertonPereiraFerreira_tcc.pdf: 3393010 bytes, checksum: df804ce84b095a52fe4f75ed6213aaeb (MD5)Made available in DSpace on 2019-03-01T12:01:53Z (GMT). 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