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Classificação automática de documentos de características econômicas para defesa jurídica

Leme, Bruno

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2021-05-14

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Classificação automática de documentos de características econômicas para defesa jurídica
  • Autor: Leme, Bruno
  • Orientador: Finger, Marcelo
  • Assuntos: Aprendizado De Máquina; Aprendizado Profundo; Aprendizado Supervisionado; Classificação Automática; Representação Numérica E Distribuída De Palavras E Textos; Processamento De Linguagem Natural; Supervised Learning; Natural Language Processing; Machine Learning; Deep Learning; Automatic Classification; Word Embedding
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Direito é uma das áreas beneficiadas pelo avanço da Inteligência Artificial, com destaque para automatização de tarefas como previsão de sentenças, diligência prévia, revisão de documentos e análise de propriedade intelectual. O Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE), entidade vinculada ao Ministério da Justiça do Governo Federal do Brasil, tem como objetivo garantir a livre concorrência de mercado no território nacional. Uma de suas atribuições se dá pela avaliação e, aprovação ou reprovação, de processos de ato de concentração, que devem ser submetidos para avaliação pelo grupo de agentes econômicos envolvidos, quando a operação atende a determinados requisitos. Uma das tarefas iniciais realizadas nesta atividade se dá pela classificação do rito do processo, que pode ser sumário ou ordinário, de acordo com sua complexidade. A automatização da tarefa de classificação do rito pode acarretar menor burocracia, proveniente do menor tempo de avaliação do processo como um todo. Este trabalho visa avaliar técnicas de aprendizado de máquina, bem como de aprendizado profundo, que têm demonstrado melhorias no desempenho das tarefas de processamento de linguagem natural, para construção de modelos de classificação automática do rito de processos de ato de concentração, dividindo o problema em dois grandes subproblemas principais: (i) representação numérica e distribuída de palavras e textos de documentos dos processos e (ii) aprendizado supervisionado para classificação do rito indicado dos processos.
  • DOI: 10.11606/D.45.2021.tde-05082021-152340
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2021-05-14
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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