Agrupamento automático de documentos jurídicos com uso de inteligência artificial

Abstract

O Poder Judiciário brasileiro vem, ano após ano, sendo inundado por um volume crescente de demandas que em muito excedem sua capacidade. No Superior Tribunal de Justiça isso não é diferente. Os números apontam um crescimento anual constante nos recursos que aportam no Tribunal da Cidadania, fato que tem consumido grande energia por parte dos Ministros e servidores da Corte. Essa escalada de demandas exige que sejam implementadas soluções inovadoras a fim de garantir uma justiça célere e uniforme. Dentre as diversas atividades repetitivas que são executadas dentro da cadeia de valor do tribunal, observa-se que o agrupamento de feitos semelhantes é uma das mais desgastantes, forçando o analista a realizar a leitura de inúmeros processos a fim de selecionar aqueles que estão dentro de seu espectro de atuação. Nesta realidade, o presente estudo realiza um experimento de aplicação de técnicas de Inteligência Artificial, notadamente de Processamento de Linguagem Natural, no agrupamento de documentos jurídicos de forma a constituir um acelerador da atividade de confecção de minutas de julgamento ao realizar automaticamente a identificação de documentos semelhantes, possibilitando que o operador volte seu esforço na confecção das minutas de julgamento. Para alcançar esse objetivo foi utilizado um corpus de documentos extraídos da jurisprudência indexada do Tribunal, esse corpus foi submetido ao algoritmo Paragraph Vector, gerando um modelo de Inteligência Artificial capaz de inferir uma representação vetorial de um documento jurídico. Os resultados da submissão dos documentos de teste ao modelo produzido permitem concluir pela utilidade da técnica nas atividades vinculadas à triagem baseada em documentos. Ao final, são propostas melhorias, novos experimentos e avaliações da aplicação do Paragraph Vector em outras atividades repetitivas.