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dc.contributor.advisorSilva, Nilton Correia da-
dc.contributor.authorOliveira, Jonathan Jorge Barbosa-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Jonathan Jorge Barbosa. Expansão inteligente de amostras rotuladas: inovações e desafios na justiça brasileira. 2023. 102 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023.pt_BR
dc.description.abstractNo campo da aprendizagem de máquina, a rotulação manual de dados, especialmente no setor jurídico, é fundamental, mas desafiadora. Este estudo se concentra no desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado semi-supervisionado para expandir uma base de dados jurídica, com o objetivo de propagar precedentes qualificados que não são identificáveis através de expressões regulares (regex) em sentenças de processos. A Análise Exploratória de Dados (AED) é empregada para auxiliar na ampliação dessa rotulação de dados. A validade e precisão do método são asseguradas por avaliações qualitativas conduzidas por profissionais do direito. Ademais, o estudo explora o uso de algoritmos de classificação transdutivos semi-supervisionados para incrementar a eficiência do sistema judiciário. Entre os algoritmos avaliados, o "Mais Próximo"demonstrou ser o mais eficaz, aumentando em 820% as amostras rotuladas na base jurídica, e mostrando grande potencial para melhoria de desempenho com a adição de mais dados.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordDireitopt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordRotulação de dadospt_BR
dc.titleExpansão inteligente de amostras rotuladas : inovações e desafios na justiça brasileirapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2024-05-21T12:39:54Z-
dc.date.available2024-05-21T12:39:54Z-
dc.date.submitted2023-12-21-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/38573-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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dc.contributor.advisorcoBonat, Débora-
dc.description.abstract1This study delves into the challenges of manual data labeling in the field of machine learning, particularly within the legal sector. It focuses on developing a semi-supervised learning algorithm aimed at enhancing a legal database. The primary goal is to disseminate qualified precedents that are not identifiable using regular expressions (regex) in legal case texts. To facilitate the expansion of data labeling, Exploratory Data Analysis (EDA) is utilized. The method’s validity and accuracy are confirmed through qualitative evaluations conducted by legal professionals. Furthermore, the research investigates the application of transductive semi-supervised classification algorithms to improve the efficiency of the judicial system. Among the algorithms evaluated, the "Nearest Neighbor" algorithm emerged as the most effective, achieving an 820% increase in labeled samples in the legal database. This significant enhancement highlights the algorithm’s potential for performance improvement with the integration of additional data.pt_BR
Aparece na Coleção:Engenharia de Software



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