TOTH

solução inteligente preditora de classe e assuntos para processos autuados no PJe

Autores

  • Jairo Simão Santana Melo TJDFT
  • Verônica Ferreira Nascente TJDFT
  • Luiz Eduardo dos Santos TJDFT

DOI:

https://doi.org/10.54829/revistacnj.v5i2.241

Palavras-chave:

Toth, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina, Mineração de texto, Classificação

Resumo

Na busca por uma classificação processual adequada, o TJDFT desenvolveu o Toth para recomendar classe e assuntos do processo. No momento da autuação, o PJe aciona o Toth que efetua mineração do texto da petição inicial e classifica o processo. A recomendação ocorre quando o analista processual avalia o processo. O piloto realizado produziu resultados promissores em ambiente de produção, o que levou à decisão de efetivamente realizar recomendações ao usuário do PJe. Suas classificações têm atingido relevância satisfatória. Este artigo, primeiro, apresenta a solução Toth. Em seguida, conceitua Inteligência Artificial e descreve como o Toth utiliza processamento de linguagem natural e aprendizado supervisionado. Por fim, os resultados são apresentados.

Biografia do Autor

Jairo Simão Santana Melo, TJDFT

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de Brasília – PGEA/UnB (2012). Lidera em nível tático diversos projetos de inovação e transformação digital do TJDFT, com destaque para projetos de Inteligência Artificial, Data Warehouse, Analytics e BI. Também atua como docente do ensino superior e pós-graduação, desde 2018.

Verônica Ferreira Nascente, TJDFT

Pós-Graduanda em Deep Learning - IGTI. Pós-Graduada em Gestão e Desenvolvimento de Sistemas de Informação - Fortium. Graduada em Engenharia de Computação - UFG. É servidora do TJDFT desde 2013 e está lotada na Assessoria de Ciência de Dados atuando no desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial.

Luiz Eduardo dos Santos, TJDFT

Mestre em Gestão de Sistemas da Informação pela Coventry University, UK. Especialista em Gestão de TI pela UNIEURO-DF; Graduado em Processamento de Dados pela UnB-DF. Atua como professor associado no Ibmec-DF e na UPIS-DF. É servidor do TJDFT desde 2008 e está lotado na Assessoria de Ciência de Dados.

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Publicado

2021-12-15