Evaluating BERT Models for Semantic Retrieval in Long Portuguese Legal Documents - Justino, Adrielson Ferreira; Jacob Junior, Antônio Fernando Lavareda; Marcacini, Ricardo Marcondes; Lobato, Fábio Manoel França (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
O crescente número de documentos digitais no Judiciário brasileiro cria novos desafios para a eficiência processual. Este estudo avaliou cinco modelos BERT na recuperação de informações densas para documentos judiciais longos, utilizando a segmentação e a recuperação de vetores com o Elastic-search. Modelos de uso geral, específicos de domínio e específicos de tarefa foram testados para medir a coerência intra-cluster. O BumbaBERT (específico de domínio) teve o melhor desempenho, confirmando que a especialização de domínio é crucial para a recuperação semântica eficaz em cenários de “zero-shot” no contexto jurídico brasileiro.