Classificadores textuais de dados jurídicos - Lopes, Matheus Henrique [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019)
A partir da implementação de algoritmos de Machine Learning para classificação multi-classes são avaliadas duas possibilidades de soluções, sendo a primeira para classificar documentos jurídicos chamados de Publicações Jurídicas, dentre 5 categorias judiciais pré-determinadas, e a segunda de predizer o status atual de processos judiciais através da análise dos andamentos processuais mais recentes. Ao alcançar alta porcentagem de assertividade das classificações autônomas, é possível repassar a responsabilidade desta análise de texto dos advogados à Inteligência Artificial, mitigando falhas de interpretação e aumentando a velocidade dos procedimentos em torno das publicações e dos processos jurídicos.

From Machine Learning’s algorithms implementation to multi-classes’ classify will be possible to evaluate two possibilities for AI solutions, the first for classify law documents named as Legal Publications in 5 legal categories and the second one for predict the current status of juridical processes by analyzing the latest legal proceedings. Achieving high percentage assertiveness of autonomous ratings its possible to pass the responsibility of this analysis from lawyers to Artificial Intelligence, mitigating interpretation errors and increasing the speed of procedures around publications.
Textual classifiers for legal data
Keywords: Classificador multi-classes; Classificador textual; Classificador jurídico; Publicações jurídicas; Status de processos; Machine learning; Multiclass classification; Textual classifier; Legal classifier; Legal publications; Status of legal proceedings