Relatório Projeto Sinapses – agrupamento por similaridade (SAS)

Abstract

Esta monografia de graduação trata de um relatório sobre o projeto SINAPSES – Agrupamento por Similaridade, desenvolvido pelo Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA), com a coordenação do professor Dr. Eliomar Araújo Lima, pesquisador da Universidade Federal de Goiás (UFG), através de carta acordo entre a mesma e o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), no escopo do Programa Justiça 4.0, realizado em cooperação com o CNJ. Desse projeto, surgiu o KAIROS (k-means clustering similarity for legal documents), composto por modelos de inteligência artificial com a finalidade de agrupar processos, não a partir de seus rótulos ou metadados, mas a partir de similaridade entre suas peças. KAIROS obteve uma acurácia de 77,79% contra um conjunto de dados padrão ouro, também elaborado no escopo do projeto SAS. Além dos conjuntos de dados e de inteligência artificial, também será apresentada a Aplicação SAS, com uma interface gráfica para a utilização da solução KAIROS pelos usuários. Nesse trabalho, o leitor será apresentado aos conceitos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, de modo a entender como foi estruturada a solução trazida nesse projeto. Em seguida, cada etapa do trabalho será apresentada com os algoritmos estudados pela equipe da UFG. Esse trabalho também traz a aplicação entregue, que utiliza os modelos de IA para apresentar os resultados aos usuários. Ao final, são apresentadas a conclusão, com destaque para as entregas do projeto SAS, além de possibilidades de trabalhos futuros, que possam evoluir as soluções já construídas no contexto do projeto SAS.