[pt] Neste trabalho, propomos uma metodologia para anotar decisões judiciais,
criar modelos de Deep Learning para extração de informação, e visualizar
de forma agregada a informação extraída das decisões. Instanciamos a
metodologia em dois sistemas. O primeiro extrai modificações de um tribunal
de segunda instância, que consiste em um conjunto de categorias legais
que são comumente modificadas pelos tribunais de segunda instância. O
segundo (i) extrai as causas que motivaram uma pessoa a propor uma ação
judicial (causa de pedir), os pedidos do autor e os provimentos judiciais dessas
ações proferidas pela primeira e segunda instância de um tribunal, e (ii)
conecta os pedidos com os provimentos judiciais correspondentes. O sistema
apresenta seus resultados através de visualizações. Extração de Informação
para textos legais tem sido abordada usando diferentes técnicas e idiomas.
Nossas propostas diferem dos trabalhos anteriores, pois nossos corpora são
compostos por decisões de primeira e segunda instância de um tribunal brasileiro.
Para extrair as informações, usamos uma abordagem tradicional de
Aprendizado de Máquina e outra usando Deep Learning, tanto individualmente
quanto como uma solução combinada. Para treinar e avaliar os sistemas,
construímos quatro corpora: Kauane Junior para o primeiro sistema,
e Kauane Insurance Report, Kauane Insurance Lower e Kauane Insurance
Upper para o segundo. Usamos dados públicos disponibilizados pelo Tribunal
de Justiça do Estado do Rio de Janeiro para construir os corpora. Para
o Kauane Junior, o melhor modelo (Fbeta=1 de 94.79 por cento) foi uma rede neural bidirecional Long Short-Term Memory combinada com Conditional Random
Fields (BILSTM-CRF); para o Kauane Insurance Report, o melhor (Fbeta=1
de 67,15 por cento) foi uma rede neural bidirecional Long Short-Term Memory com
embeddings de caracteres concatenados a embeddings de palavras combinada
com Conditional Random Fields (BILSTM-CE-CRF). Para o Kauane
Insurance Lower, o melhor (Fbeta=1 de 89,12 por cento) foi uma BILSTM-CE-CRF;
para o Kauane Insurance Upper, uma BILSTM-CRF (Fbeta=1 de 83,66 por cento). / [en] In this work, we propose a methodology to annotate Court decisions,
create Deep Learning models to extract information, and visualize the aggregated
information extracted from the decisions. We instantiate our methodology
in two systems we have developed. The first one extracts Appellate
Court modifications, a set of legal categories that are commonly modified
by Appellate Courts. The second one (i) extracts plaintiff s legal claims and
each specific provision on legal opinions enacted by lower and Appellate
Courts, and (ii) connects each legal claim with the corresponding judicial
provision. The system presents the results through visualizations. Information
Extraction for legal texts has been previously addressed using different
techniques and languages. Our proposals differ from previous work, since
our corpora are composed of Brazilian lower and Appellate Court decisions.
To automatically extract that information, we use a traditional Machine
Learning approach and a Deep Learning approach, both as alternative solutions
and also as a combined solution. In order to train and evaluate the
systems, we have built Kauane Junior corpus for the first system, and three
corpora for the second system – Kauane Insurance Report, Kauane Insurance
Lower, and Kauane Insurance Upper. We used public data disclosed by
the State Court of Rio de Janeiro to build the corpora. For Kauane Junior,
the best model, which is a Bidirectional Long Short-Term Memory network
combined with Conditional Random Fields (BILSTM-CRF), obtained an
(F)beta=1 score of 94.79 percent. For Kauane Insurance Report, the best model, which is a Bidirectional Long Short-Term Memory network with character embeddings
concatenated to word embeddings combined with Conditional Random
Fields (BILSTM-CE-CRF), obtained an (F)beta=1 score of 67.15 percent. For
Kauane Insurance Lower, the best model, which is a BILSTM-CE-CRF,
obtained an (F)beta=1 score of 89.12 percent. For Kauane Insurance Upper, the best
model, which is a BILSTM-CRF, obtained an (F)beta=1 score of 83.66 percent.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:50158 |
| Date | 03 November 2020 |
| Creators | WILLIAM PAULO DUCCA FERNANDES |
| Contributors | HELIO CORTES VIEIRA LOPES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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