Um Pipeline Data-Centric para Construção de Corpus de Reconhecimento de Entidades Nomeadas para o Domínio Trabalhista Brasileiro - Araújo, Emerson Diego da Costa; Pessoa, Diego Ernesto Rosa; Albuquerque, Hildeberg Oliveira (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
Este trabalho apresenta um pipeline data-centric para construção e curadoria de corpora de Reconhecimento de Entidades Nomeadas na Justiça do Trabalho brasileira. A abordagem integra geração sintética, supervisão fraca, aprendizado ativo e validação humana, resultando em dois recursos: um corpus de treinamento com 53.324 segmentos anotados em 32 classes e um conjunto Gold Standard independente. A qualidade do corpus foi validada por ajuste fino do BERTimbau, que atingiu 98,15% de micro-F1 no Gold Standard. Em comparação com Qwen-2.5-72B, a solução especializada reduziu a latência de inferência em aproximadamente 1.500× (31 s para 0,02 s por segmento), evidenciando viabilidade operacional em infraestrutura institucional local.