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Get Free AccessSoluções baseadas em Processamento de Linguagem Natural (PLN) são adotadas com o objetivo de otimizar a gestão processual e garantir maior uniformidade e previsibilidade nas decisões judiciais. Modelos de linguagem, como o Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), são alternativas viáveis para capturar as particularidades da linguagem legal. Este trabalho investiga a aplicação de Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) com Low-Rank Adaptation (LoRA) aos modelos LegalBert-pt e BumbaBert, com abordagens de truncamento e agrupamento dos documentos para o aumento da precisão na classificação de temas de Incidentes de Resolução de Demandas Repetitivas (IRDRs) em sentenças jurídicas.
Gustavo S Silva, Gabriele S. Araújo, Antônio F. L. Jacob (2024). Aplicação de Modelos BERT Especializados para o Aprimoramento na Classificação de Sentenças Jurídicas. , DOI: https://doi.org/10.5753/erad-eramia-no2.2024.245615.
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Type
Article
Year
2024
Authors
3
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Language
pt
DOI
https://doi.org/10.5753/erad-eramia-no2.2024.245615
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