Victor

O objeto de pesquisa e desenvolvimento (P&D) deste projeto é aplicar métodos de aprendizado de máquina (machine learning) com o objetivo de usar seus potenciais no processo de reconhecimento de padrões nos processos jurídicos relativos a julgamentos de repercussão geral do Supremo Tribunal Federal ‐ STF. Pragmaticamente, objetiva‐se o desenvolvimento de um sistema composto de algoritmos de aprendizagem profunda de máquina que viabilize a automação de análises textuais destes processos jurídicos. Isso será feito com a criação de modelos de machine learning para análise dos recursos recebidos pelo Supremo Tribunal Federal quanto aos temas de Repercussão Geral mais recorrentes, com objetivo de integrar o parque de soluções do Tribunal para auxiliar os servidores responsáveis pela análise dos recursos recebidos a identificar os temas relacionados.

Publicações

Braz, N. et al. Document classification using a Bi-LSTM to unclog Brazil's supreme court. NIPS 2018 Workshop on Machine Learning for the Developing World (ML4D). arXiv:1811.11569

Silva, N. et al.Document type classification for Brazil’s supreme court using a Convolutional Neural Network. THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON FORENSIC COMPUTER SCIENCE AND CYBER LAW (ICoFCS). 2.018.

Silva, N. Notas Iniciais Sobre a Evolução dos Algoritmos do Victor: O Primeiro Projeto de Inteligência Artificial em Supremas Cortes do Mundo. II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia. 2.018.

Time de Pesquisa