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A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: EXTRAÇÃO E CONEXÃO ENTRE PEDIDOS E DECISÕES JUDICIAIS DE UM TRIBUNAL BRASILEIRO Autor: WILLIAM PAULO DUCCA FERNANDES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ORIENTADOR
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 50158
Catalogação: 03/11/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50158@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50158@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50158
Resumo:
Título: EXTRAÇÃO E CONEXÃO ENTRE PEDIDOS E DECISÕES JUDICIAIS DE UM TRIBUNAL BRASILEIRO Autor: WILLIAM PAULO DUCCA FERNANDES
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 50158
Catalogação: 03/11/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50158@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50158@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50158
Resumo:
Neste trabalho, propomos uma metodologia para anotar decisões judiciais,
criar modelos de Deep Learning para extração de informação, e visualizar
de forma agregada a informação extraída das decisões. Instanciamos a
metodologia em dois sistemas. O primeiro extrai modificações de um tribunal
de segunda instância, que consiste em um conjunto de categorias legais
que são comumente modificadas pelos tribunais de segunda instância. O
segundo (i) extrai as causas que motivaram uma pessoa a propor uma ação
judicial (causa de pedir), os pedidos do autor e os provimentos judiciais dessas
ações proferidas pela primeira e segunda instância de um tribunal, e (ii)
conecta os pedidos com os provimentos judiciais correspondentes. O sistema
apresenta seus resultados através de visualizações. Extração de Informação
para textos legais tem sido abordada usando diferentes técnicas e idiomas.
Nossas propostas diferem dos trabalhos anteriores, pois nossos corpora são
compostos por decisões de primeira e segunda instância de um tribunal brasileiro.
Para extrair as informações, usamos uma abordagem tradicional de
Aprendizado de Máquina e outra usando Deep Learning, tanto individualmente
quanto como uma solução combinada. Para treinar e avaliar os sistemas,
construímos quatro corpora: Kauane Junior para o primeiro sistema,
e Kauane Insurance Report, Kauane Insurance Lower e Kauane Insurance
Upper para o segundo. Usamos dados públicos disponibilizados pelo Tribunal
de Justiça do Estado do Rio de Janeiro para construir os corpora. Para
o Kauane Junior, o melhor modelo (Fbeta=1 de 94.79 por cento) foi uma rede neural bidirecional Long Short-Term Memory combinada com Conditional Random
Fields (BILSTM-CRF); para o Kauane Insurance Report, o melhor (Fbeta=1
de 67,15 por cento) foi uma rede neural bidirecional Long Short-Term Memory com
embeddings de caracteres concatenados a embeddings de palavras combinada
com Conditional Random Fields (BILSTM-CE-CRF). Para o Kauane
Insurance Lower, o melhor (Fbeta=1 de 89,12 por cento) foi uma BILSTM-CE-CRF;
para o Kauane Insurance Upper, uma BILSTM-CRF (Fbeta=1 de 83,66 por cento).
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |