[pt] EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES DE SENTENÇAS JUDICIAIS EM PORTUGUÊS

[pt] A Extração de Informação é uma tarefa importante no domínio jurídico. Embora a presença de dados estruturados seja escassa, dados não estruturados na forma de documentos jurídicos, como sentenças, estão amplamente disponíveis. Se processados adequadamente, tais documentos podem fornecer informa...

Full description

Bibliographic Details
Author: GUSTAVO MARTINS CAMPOS COELHO
Format: doctoral thesis
Status:Published version
Publication Date:2022
Country:Brasil
Institution:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repository:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Language:English
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:60691
Online Access:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60691&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60691&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60691
Access Level:Open access
Keyword:[pt] EXTRACAO DE INFORMACAO
[pt] EXTRACAO DE VARIAVEIS EM TEXTOS
[pt] RECONHECIMENTO DE ENTIDADES NOMEADAS
[pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
[pt] CLASSIFICACAO DE TEXTOS
[en] EXTRACTION OF INFORMATION
[en] TEXT FEATURE EXTRACTION
[en] NAMED ENTITY RECOGNITION
[en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING
[en] TEXT CLASSIFICATION
Description
Summary:[pt] A Extração de Informação é uma tarefa importante no domínio jurídico. Embora a presença de dados estruturados seja escassa, dados não estruturados na forma de documentos jurídicos, como sentenças, estão amplamente disponíveis. Se processados adequadamente, tais documentos podem fornecer informações valiosas sobre processos judiciais anteriores, permitindo uma melhor avaliação por profissionais do direito e apoiando aplicativos baseados em dados. Este estudo aborda a Extração de Informação no domínio jurídico, extraindo valor de sentenças relacionados a reclamações de consumidores. Mais especificamente, a extração de cláusulas categóricas é abordada através de classificação, onde seis modelos baseados em diferentes estruturas são analisados. Complementarmente, a extração de valores monetários relacionados a indenizações por danos morais é abordada por um modelo de Reconhecimento de Entidade Nomeada. Para avaliação, um conjunto de dados foi criado, contendo 964 sentenças anotados manualmente (escritas em português) emitidas por juízes de primeira instância. Os resultados mostram uma média de aproximadamente 97 por cento de acurácia na extração de cláusulas categóricas, e 98,9 por cento na aplicação de NER para a extração de indenizações por danos morais.