A comparative analysis of text embedding approach to extract named entities in Portuguese legal documents

Abstract

A petição inicial é um dos componentes mais importantes de um processo civil, de modo que a automatização da análise desses documentos pode diminuir o tempo necessário para que se cumpra a fase postulatória. O corpo de qualificação das partes, por sua vez, é a seção nesse documento onde são expostas as informações a respeito das entidades envolvidas no processo. Este artigo propõe o uso de técnicas de extração de entidades nomeadas no problema de identificação e extração de informações em petições iniciais. Para tal, foi produzida uma base de dados composta por corpos de qualificação das partes de petições iniciais extraídas de processos advindos de tribunais brasileiros. Foram treinados, avaliados e comparados sete modelos BiLSTM-CRF com combinações distintas de representações vetoriais de palavras, a fim de se investigar seus efeitos na performance de um algoritmo com essa arquitetura e, dessa forma, aprimorar o reconhecimento de entidades jurídicas em textos legais. Ao contrário de outros trabalhos baseados em BiLSTM-CRF para tarefas de NER no domínio jurídico, esta pesquisa dá ênfase não às arquiteturas empregadas, mas sim aos métodos de representação de texto usados. Os experimentos executados com o corpus desenvolvido mostram que o empilhamento de incorporações de caracteres, palavras e pooled FLAIR embeddings é a combinação preferível para extrair-se o melhor desempenho possível de modelos híbridos BiLSTM-CRF.

Embeddings Jurídico: Representações Orientadas à Linguagem Jurídica Brasileira

“…Foram utilizados dados jurídicos brasileiros no processo de avaliac ¸ão dos modelos desenvolvidos. Ainda na seara da NER, [Batista et al 2021] avaliaram o impacto de representac ¸ões embeddings no processo de extrac ¸ão de entidades em petic ¸ões inicias da justic ¸a brasileira. Os resultados mostraram que a configurac ¸ão com a stacking dos modelos embeddings de caracteres, de palavras e pooled Flair obteve melhores resultados.…”

“…NLP é uma área multidisciplinar que envolve a computac ¸ão e a linguística e contempla estudos e desenvolvimento de métodos e procedimentos que permitam a compreensão e o processamento automático de textos dispostos na forma natural [Sousa andDel Fabro 2019, Hirschberg andManning 2015]. Na seara jurídica, aplicac ¸ões como classificac ¸ão de documentos e processos [Polo et al 2021, Bambroo andAwasthi 2021], do Reconhecimento de Entidades Nomeadas, ou Named Entity Recognition (NER) [Wang et al 2020, Batista et al 2021, já oferecem resultados práticos.…”