00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Freitas, André Lage-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3203407648310274pt_BR
dc.contributor.referee1Pereira, Leonardo Viana-
dc.contributor.referee2Santana Júnior, Orivaldo Vieira-
dc.creatorPereira, Ana Geórgia de Souza Silva Gama-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4669001756489007pt_BR
dc.date.accessioned2023-12-20T22:33:39Z-
dc.date.available2023-12-07-
dc.date.available2023-12-20T22:33:39Z-
dc.date.issued2023-06-14-
dc.identifier.citationPEREIRA, Ana Geórgia de Souza Silva Gama. Estudo de aplicabilidade de técnicas de processamento de linguagem natural em petições iniciais. 2023. 23 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/12857-
dc.description.abstractThis study aimed to investigate the application of natural language processing (NLP) algorithms in the classification of initial petitions in the Brazilian legal system. The Doc2Vec and BERT algorithms were explored to analyze their effectiveness and compare their performances. The methodology involved data preprocessing, model training, and evaluation stages. The results were assessed using metrics such as precision, accuracy, and confusion matrix. The BERT model demonstrated an 85% precision in document classification, while the Doc2Vec model showed moderate results. The importance of data preprocessing and the influence of dimensionality were also discussed. Additionally, the need for adequate computational resources for analyzing large language models was emphasized. These findings contribute to understanding the performance of NLP algorithms in classifying initial petitions and can assist in selecting and implementing suitable models in various legal contexts.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Ciências da Computação - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subjectAlgoritmos - Doc2Vecpt_BR
dc.subjectAlgoritmos - BERTpt_BR
dc.subjectPetições (Direito)pt_BR
dc.subjectNatural Language Processing (Computing)pt_BR
dc.subjectAlgorithms - Doc2Vecpt_BR
dc.subjectAlgorithms - BERTpt_BR
dc.subjectDoc2Vec algorithmspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleEstudo de aplicabilidade de técnicas de processamento de linguagem natural em petições iniciaispt_BR
dc.title.alternativeApplicability study of natural language processing techniques in initial petitionspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoEste trabalho teve como objetivo estudar a aplicação de algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) na classificação de petições iniciais do sistema jurídico brasileiro. Foram explorados os algoritmos Doc2Vec e BERT, com a finalidade de analisar sua eficácia e comparar seus desempenhos. A metodologia envolveu etapas de pré-processamento dos dados, treinamento e avaliação dos modelos. Os resultados foram avaliados utilizando métricas como precisão, acurácia e matriz de confusão. O modelo BERT demonstrou uma precisão de 85% na classificação de documentos, enquanto o modelo Doc2Vec apresentou resultados moderados. A importância do pré-processamento dos dados e a influência da dimensionalidade também foram discutidas. Além disso, foi destacada a necessidade de recursos computacionais adequados para a análise de modelos de linguagem grandes. Esses resultados contribuem para a compreensão do desempenho dos algoritmos de NLP na classificação de petições iniciais e podem auxiliar na seleção e implementação de modelos adequados em diferentes contextos jurídicos.pt_BR
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