Reconhecimento de entidades nomeadas em documentos jurídicos em português utilizando redes neurais - Mota, Caio C. R.; Nascimento, André C. A.; Miranda, Péricles B. C.; Mello, Rafael Ferreira; Maldonado, Isabel W. S.; Coelho Filho, José L. M. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021)
Ao longo dos últimos anos, a tecnologia da informação vem transformando o mundo jurídico, automatizando processos e, por consequência, diminuindo o tempo necessário para criação e análise de peças jurídicas digitais. Um dos problemas mais estudados nesta área é o reconhecimento de entidades nomeadas (REN) em textos não estruturados. Trabalhos anteriores não abordaram a detecção de entidades legais por meio da aplicação de modelos baseados em redes neurais disponíveis em bibliotecas de processamento de linguagens natural. Neste artigo, o uso de das bibliotecas Spacy e FLAIR foram analisados no contexto de REN em petições iniciais. Os modelos foram treinados com arquiteturas pré-definidas e avaliados em dois corpora, um deles desenvolvido no âmbito deste trabalho. Os resultados obtidos com esses experimentos demonstraram bons resultados com ambas as plataformas Spacy e FLAIR, com desempenho superior quando adotado o BiLSTM-CRF com FLAIR embeddings.