Título
Desenvolvimento de modelo de Machine Learning para triagem de perícias em Juizados Especiais Federais
Orientador
Prof. Dr. Elias Jacob de Menezes Neto
Resumo
Nos últimos anos, o rito processual do judiciário brasileiro se beneficiou fortemente dos sistemas de processo judicial eletrônico, que permitiram a migração do meio físico para o virtual. Contudo, diversas atividades nesses sistemas ainda são de caráter repetitivo e demandam um tempo considerável dos servidores do Judiciário para sua realização. Neste sentido, o presente trabalho relata o desenvolvimento de modelos de Machine Learning, aplicando técnicas de Processamento de Linguagem Natural, para automatizar o processo de triagem de perícias em processos de Juizados Especiais Federais na Justiça Federal no Rio Grande do Norte, a partir do texto da petição inicial e dos metadados do processo. Para isso, foram desenvolvidos dois modelos, sendo o primeiro responsável por indicar a necessidade de perícia para o processo, e o segundo, encarregado de apontar a especialidade técnica do perito. O primeiro modelo, baseado no algoritmo XGBoost, apresentou um f1_score da ordem de 92%, com um conjunto de dados balanceado. O segundo modelo, treinado com a técnica ULMFiT utilizando a biblioteca fast.ai, apresentou valor de 63% para a métrica kappa de cohen, escolhida devido ao caráter multiclasse e ao desbalanceamento entre os rótulos dos dados. Por fim, os modelos selecionados foram disponibilizados com uma API para utilização conforme definido pelo NTIC-JFRN, e posteriormente poderão ser adicionados à plataforma SINAPSES, ficando disponíveis para os tribunais que desejarem implementá-los nos seus fluxos de trabalho.
Palavras-chave: Machine Learning. Processamento de Linguagem Natural. Petição Inicial. SINAPSES.
Motivação
O presente trabalho encontra sua motivação no potencial estratégico que a utilização de soluções inteligentes pode conferir ao Poder Judiciário brasileiro, onde a quantidade de processos é maior que a capacidade das atuais medidas para lidar com o problema. Existe, assim, a necessidade crescente de soluções que deem celeridade à tramitação de processos judiciais, a fim de aumentar o índice de atendimento à demanda e diminuir a taxa de congestionamento nos tribunais, sobretudo no primeiro grau. Com o enorme volume de processos em andamento, a disponibilidade de ferramentas de suporte à tomada de decisão tem potencial de gerar grande impacto nas atividades de rotina de servidores e Magistrados do Poder Judiciário, conferindo-lhes maior agilidade e segurança jurídica.
Escopo
O escopo do projeto está definido como os Juizados Especiais Federais do Rio Grande do Norte, haja vista que os dados utilizados para treinamento dos modelos foram retirados do sistema Creta, utilizado na JFRN. Contudo, é possível generalizar a utilização da solução para outras localidades, a partir do retreino dos modelos com dados dos locais de interesse.
Status
Modelos de classificação: Prontos
API de serviço: Em desenvolvimento
Módulo Cliente: Desenvolvimento de protótipo
- Início: 01/07/2020
- Término: 30/09/2020
Equipe
