Advancing Legal Information Extraction: A GNN-Based Retrieval Attractor Framework for Legal PDF Documents - Santos, Vitória S.; Dorneles, Carina F. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
A Extração de Informação (EI) em documentos jurídicos em formato PDF permanece desafiadora devido à complexidade estrutural desses textos. Embora Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Redes Neurais em Grafos (GNNs) e Retrieval-Augmented Generation (RAG) tenham avançado o processamento de documentos jurídicos, abordagens de recuperação ainda apresentam sensibilidade a ruídos e desalinhamento contextual. Esta pesquisa de doutorado propõe um framework de recuperação baseado em sistemas dinâmicos guiados por consulta sobre representações em grafos de documentos jurídicos. A abordagem introduz atratores de recuperação, definidos como regiões semânticas estáveis emergentes de propagação iterativa em grafos, e investiga recuperação em representações Euclidianas e Hiperbólicas. Resultados preliminares sugerem que atratores baseados em grafos representam uma direção promissora para extração de informação jurídica.