Processamento da Linguagem Natural para análise de documentos jurídicos

Abstract

número de processos que tramitam na justiça, o Poder Judiciário busca alternativas para garantir maior celeridade e eficiência na prestação jurisdicional e uma delas é a utilização da tecnologia. Esse estudo tem por objetivo analisar a aplicação do Processamento da Linguagem Natural, um ramo da inteligência artificial que transforma a linguagem humana para compreensão da linguagem computacional e sua aplicação com técnicas de machine learning para classificação automática dos documentos em áreas cível ou criminal. Para isso, uma base de dados foi elaborada mediante sistemas de busca jurídicos criando um acervo de ementas processuais dessas duas áreas do direito. Por intermédio da linguagem de programação Python, os dados textuais são processados e tratados para uma classificação eficaz. Os resultados demonstram que a inteligência artificial foi capaz de reconhecer e classificar esses documentos com relevante acurácia, de tal modo que há possiblidade de ampliar o trabalho para classificação nas demais áreas do Direito bem como tornar a base de dados mais robusta para englobar uma maior parte do vocabulário jurídico.

Faced with the high number of cases that are already being processed in court, the Judiciary is looking for alternatives to ensure greater speed and efficiency in the judicial provision, and one of them is the use of technology. This study aims to analyze the application of Natural Language Processing, a branch of artificial intelligence that transforms human language to understand computational language and its application with machine learning techniques for automatic classification of documents in civil or criminal areas. For this, a database was created using legal search systems, creating a collection of procedural summaries of these two areas of law. Through the Python programming language, textual data are processed and treated for effective classification. The results demonstrate that the artificial intelligence was able to recognize and classify these documents with relevant accuracy, in such a way that there is the possibility of expanding the work for classification in other areas of Law, as well as making the database more robust to encompass a greater part of of the legal vocabulary.