Towards Mapping Brazilian Public Comments on Legislative Text

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Siqueira, Felipe Alves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012025-114009/
Resumo: This work presents key resources for managing large-scale data generated by digital public participation in the Brazilian legislative process. These resources were developed with the guiding task of mapping public comments to semantically related regions of legislative bills. The resources include machine learning models for legislative text segmentation, a large-scale corpus for the Brazilian legal and governmental domain, in-domain semantic sentence models, and a benchmark for assessing Brazilian legal sentence models. Although these resources were primarily developed for the semantic mapping of public comments to legislative bill regions, they are publicly available and can be used independently in future research.