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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Monteiro, Rodrigo Salvador | - |
Autor(es): dc.contributor | Bernardini, Flávia Cristina | - |
Autor(es): dc.contributor | Seixas, Flávio Luiz | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Giovanni da Silva de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:47:04Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:47:04Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/25732 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/757411 | - |
Descrição: dc.description | O alto volume de trabalho e a tendência crescente de demanda no Poder Judiciário levantam desafios quanto à concretização dos direitos fundamentais e dos princípios que norteiam a atividade jurídica. A instituição do processo eletrônico, procedimento que se inicia em 2001, abriu precedentes para o desenvolvimento de ferramentas com imenso potencial para a automação e, por consequência, a aceleração de atividades sob o escopo do trâmite processual. A fim de explorar esse potencial, é executado neste trabalho um procedimento para construção de um classificador preditivo que indique o assunto de um processo eletrônico a partir do teor de sua petição inicial. Para isso, é utilizada a ferramenta WEKA, a qual dispõe de inúmeras funcionalidades imprescindíveis ao propósito desse projeto, como uma coleção robusta de algoritmos indutores de classificadores e seleção de atributos. Os parâmetros fixados para a elaboração desse modelo de predição são respaldados em um conjunto de referências bibliográficas que apontam técnicas e padrões recomendados para o contexto do problema tratado, mais especificamente, a categorização textual. Como resultado, é proposto um modelo de predição que incorpora desde o tratamento dos dados de entrada até a definição dos algoritmos classificadores, com acurácia média de 80% e capaz de tratar um conjunto de informações tão amplo e heterogêneo quanto possível. | - |
Descrição: dc.description | The high volume of work and the growing trend of demand in the Judiciary raise challenges regarding the realization of fundamental rights and the principles that guide legal activity. The institution of the electronic process, a procedure that began in 2001, opened precedents for the development of tools with immense potential for automation and, consequently, the acceleration of activities under the scope of the procedural process. In order to explore this potential, a procedure is built in this work to construct a predictive classifier that indicates the subject of an electronic process from the content of its initial petition. For this, we use the WEKA tool, which has numerous functionalities essential to the purpose of this project, such as a robust collection of classifier-inducing algorithms and attribute selection. The parameters set for the elaboration of this prediction model are supported by a set of bibliographical references that point out recommended techniques and patterns for the context of the problem, specifically textual categorization. As a result, a prediction model is proposed that incorporates from the treatment of the input data to the definition of the classifying algorithms, with average accuracy of 80% and capable of treating as wide and heterogeneous a set of information as possible. | - |
Descrição: dc.description | 66 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processo judicial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Petição | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Título: dc.title | Um estudo de classificação automática de processos eletrônicos utilizando a petição inicial no âmbito da Justiça Federal | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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