Classificação Automática de Petições Iniciais Usando Classificadores Combinados - Marinato, Matheus Serrão; Jacob Junior, Antonio F. L.; Lobato, Fábio M. F.; Cortes, Omar A. C. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2022)
É expressivo o aumento da demanda judicial e da escassez de recursos, prejudicando o atendimento e a agilidade do sistema jurídico brasileiro. Dessa forma, tem se percebido a necessidade de se investir em novas aplicações tecnológicas para a garantia do bom andamento processual. Assim, a correta classificação das petições facilita a categorização do processo em sua fase inicial, evitando futuras demandas repetitivas que trataram sobre a mesma situação. Nesse contexto, esta pesquisa tem o objetivo de utilizar aprendizagem de máquina combinada de modo a classificar petições iniciais, dando celeridade ao processo inicial. Para tal, uma base de dados com 1.787 modelos de petições foi construída a partir de diversos portais com conteúdo jurídico. Os resultados mostram que o classificador combinado apresentou o melhor desempenho, sendo 90% de acurácia, 91% de precisão, 87% de recall e 89% de F1-Score. Conclui-se que o modelo tem o potencial de ser utilizado para prover maior celeridade na distribuição processual.