Classificação de Páginas de Petições iniciais Utilizando Redes Neurais Convolucionais Multimodais

  • Caio Mota Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Andressa Lima Aiboxlab
  • André Nascimento Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Péricles Miranda Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Rafael de Mello Universidade Federal Rural de Pernambuco

Resumo


A classificação e separação de documentos é uma etapa de extrema importância na análise de processos judiciais. Algoritmos de aprendizado profundo têm alcançado resultados promissores nesta tarefa, extraindo informações relevantes a partir dos textos destes documentos. No entanto, os documentos de processos judiciais têm se tornado cada vez mais heterogêneos, i.e. fotos, recibos, documentos de texto, etc., impactando diretamente a precisão na classificação. Este trabalho investiga o uso de redes convolucionais multimodais, combinando características extraídas de textos e imagens, para classificação de páginas de processos. Duas abordagens multimodais foram comparadas com quatro monomodais. Todos os algoritmos foram avaliados, em termos em acurácia e kappa, em uma base de dados composta por 117 processos judiciais. Os resultados mostraram que a abordagem que atingiu o melhor desempenho é multimodal, apresentando eficácia e eficiência na classificação de páginas de processos.

Palavras-chave: redes neurais, classificação de textos, aprendizagem de máquina, aprendizado profundo

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Publicado
20/10/2020
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MOTA, Caio; LIMA, Andressa; NASCIMENTO, André; MIRANDA, Péricles; DE MELLO, Rafael. Classificação de Páginas de Petições iniciais Utilizando Redes Neurais Convolucionais Multimodais. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 17. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 318-329. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12139.