Neste bate-papo iremos apresentar o percurso traçado pela equipe de Inteligência Artificial do Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro no desafio de ler e classificar textos jurídicos, extraindo informações relevantes que auxiliem promotores à tomarem decisões baseadas em dados. Os documentos analisados são transcrições de decisões dos juízes feitas durante audiências e, como o mundo real nunca é perfeito como nos manuais, não existe um formato conhecido esperado para esses documentos, o que aumenta ainda mais o desafio da criação de ferramentas automatizadas que possam auxiliar nos processos e investigações.

Iremos apresentar na prática, sem BuzzWords(!), as tentativas que não funcionaram e as que funcionaram (até agora), desde a raspagem de documentos do site do Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro, passando pelo pré-processamento de textos e extração de features com Processamento de Linguagem Natural, assim como os algoritmos, modelos estatísticos e heurísticas empregados na análise dos documentos judiciais extraídos. E o melhor, tudo feito em Python, com ajuda de bibliotecas livres como BeautifulSoup, Pandas, NLTK, sklearn e outras mais.

Categorias: [Jurimetria] [Inteligência Artificial] [NoBuzzWords]

Palestrantes: Felipe Ferreira, Rhenan Bartels e Henrique de Andrade