Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Feijó, Diego de Vargas |
| Orientador(a): |
Moreira, Viviane Pereira |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/230669
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Resumo: |
Com o incremento de disponibilidade de dados, a sumarização de textos tornou-se uma necessidade para encontrar informações relevantes rapidamente. Na área jurídica, do cumentos possuem peculiaridades relacionadas ao comprimento, jargão especializado e vocabulário. Estas características tornam difícil a utilização de técnicas convencionais para geração de resumos. Avanços recentes nas abordagens usando redes neurais obtive ram elevados resultados em termos de qualidade. Contudo, estas abordagens vêm sendo usadas majoritariamente para criação de sumários curtos e no contexto jornalístico. Por tanto, a sua aplicação no domínio jurídico segue como um problema em aberto. Neste trabalho, propomos LegalSumm, um método de sumarização para decisões judiciais ba seado em Tranformers e implicação textual (textual entailment). Nossa abordagem cria oito pedaços de texto a partir da decisão judicial e gera um sumário-candidato para cada. A seguir, avaliamos a implicação textual entre a decisão e o sumário, e selecionamos o candidato que obtiver a maior pontuação. Comparamos nosso método com linhas de base extrativas e abstrativas e coletamos as opiniões de especialistas na área jurídica. Os resultados demonstram que LegalSumm melhora a qualidade dos resumos gerados. |
