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    Análise de similaridade em textos jurídicos : desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à elaboração de votos para Acórdãos do Tribunal de Contas do Estado do Paraná

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    R - E - GUSTAVO RIBEIRO DORTAS.pdf (200.7Kb)
    Data
    2024
    Autor
    Dortas, Gustavo Ribeiro
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: O presente trabalho apresenta uma análise de similaridade em textos jurídicos com o objetivo de desenvolver uma ferramenta de apoio à elaboração de votos para Acórdãos do Tribunal de Contas do Estado do Paraná (TCE-PR). Utilizando tecnologias de processamento de linguagem natural e análise de dados, a pesquisa propõe uma ferramenta de inteligência artificial que pode analisar, comparar e recuperar informações de acórdãos anteriores de maneira rápida e precisa. Foram avaliados três algoritmos: BM25, TF-IDF e Gensim, com o BM25 se destacando por sua eficiência em identificar similaridades semânticas relevantes. Conclui-se que a utilização de tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP), em especial o algoritmo BM25, se mostrou eficiente na pesquisa de jurisprudência no Tribunal de Contas do Estado do Paraná (TCE-PR).
     
    Abstract: The present work presents a similarity analysis in legal texts aiming to develop a support tool for the preparation of votes for Judgments of the Court of Accounts of the State of Paraná (TCE-PR). Using natural language processing technologies and data analysis, the research proposes an artificial intelligence tool capable of analyzing, comparing, and retrieving information from previous judgments quickly and accurately. Three algorithms were evaluated: BM25, TF-IDF, and Gensim, with BM25 standing out for its efficiency in identifying relevant semantic similarities. It is concluded that the use of natural language processing (NLP) technologies, especially the BM25 algorithm, proved to be efficient in jurisprudence research at the Court of Accounts of the State of Paraná (TCE-PR).
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/90358
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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