APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ONTOLOGIA E MINERAÇÃO DE DADOS PARA CLASSIFICAÇÃO DE SENTENÇAS JUDICIAIS

O propósito deste trabalho é aplicar de forma conjunta a ontologia com modelos de saco-de-palavras, aprendizagem por similaridade e classificação de documentos em textos com decisões proferidas. O intuito é melhorar os resultados da mineração de dados em banco de dados de decisões judiciais. Desenvolve-se método automático para buscar sentenças em processos judiciais correlatos ao que está em julgamento, utilizando o modelo de frequência do termo-inverso da frequência nos documentos juntamente com o coeficiente de similaridade de Jaccard, estabelecendo pesos na coocorrência de termos em textos jurídicos da mesma categoria. Utiliza-se conjunto de dados com a vetorização dos documentos para treinamento supervisionado de algoritmos de aprendizado de máquina, objetivando classificar novos processos da justiça. O método apresentado proporciona agilidade no Poder Judiciário, agregando o trabalho dos assessores jurídicos na preparação das decisões judiciais com menor tempo e mais eficiência na busca por padrões de jurisprudência. Os resultados obti- dos apresentam que, por meio das métricas de acurácia, o modelo proposto é eficaz e eficiente, podendo ser aplicado no processo de identificação das decisões judiciais. Desta forma, a aplicação da inteligência artificial, ontologia e mineração de dados é indicada para recuperação de informações em decisões judiciais.