Banca de QUALIFICAÇÃO: DIOGENES ADEMIR DOMINGOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIOGENES ADEMIR DOMINGOS
DATA: 09/02/2023
HORA: 09:30
LOCAL: TJMA
TÍTULO:

IDENTIFICAÇÃO DE PRECEDENTES JUDICIAIS POR SIMILARIDADE

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural,
Mineração de texto, similaridade de texto.

PÁGINAS: 36
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O Poder Judiciário Brasileiro, em 31/10/2022, possuía 75,5 milhões de pro-
cessos pendentes, desses 74,2% são demandas oriundas da Justiça Estadual. No ano

de 2022, ingressou no Poder Judiciário 22,9 milhões de novos processos e 22,6 milhões
foram julgados. Os dados estatísticos mostram a quantidade de casos jugados não
acompanha o crescimento dos novos, o que permitem questionar o tratamento de
demandas idênticas no judiciário, as quais, visto miríade de processos, não podem
ser identificadas somente pelos recursos humanos ou pela simples interligação dos

atuais sistemas eletrônicos de processos. Além disso, por vezes, são identificados posi-
cionamentos jurídicos diferentes e incompatíveis a respeito da mesma norma jurídica

devido a entendimentos e valores pessoais dos julgadores. A fim de tratar tais proble-
mas, o Poder Judiciário faz uso de um sistema de precedentes, os quais são decisões

judiciais que, baseadas em casos concretos, podem servir como exemplo para outros
julgamentos similares. A utilização de precedentes auxilia na estabilidade e segurança
do sistema jurídico, pois visa igualdade de tratamento nas demandas repetitivas e
coerência nos resultados apresentados. Com o advento do programa Justiça 4.0., a
Justiça brasileira vem trabalhando de forma a impulsionar a transformação digital do
Judiciário por meio da promoção de novas tecnologias e inteligência artificial, como a
mineração de textos, a fim de automatizar atividades dos tribunais, do trabalho dos

magistrados, servidores, advogados. No entanto, a aplicação da IA pode ser impac-
tada frente as dificuldades apresentadas pelas características regionais das demandas,

ou seja, uma demanda recorrente em determinado Estado da federação, pode não ser
a mesma para outro, tornado inviável a criação de um modelo de inteligência artificial
único. Nesse contexto, nota-se que a utilização de Inteligência Artificial (IA), por
meio de tarefas de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning - ML), por meio
de técnicas de Mineração de Textos, podem ser aplicadas em ambientes jurídicos
por meio da análise do conteúdo de documentos jurídicos, como Acórdãos, Petições,
entre outros, extraindo informações pertinentes pode auxiliar na redução do gargalo
judiciários. Portanto, devido miríade de processos acumulados no Poder Judiciário
brasileiro, esse trabalho busca por meio da utilização de Inteligência Artificial (IA),
com técnicas agrupamento de textos voltados para a mineração de dados jurídicos, a
identificação de precedentes judiciais por meio de técnicas de similaridade de textos
no âmbito do Tribunal de Justiça do Estado do Maranhão, a fim de possibilitar a
geração decisões judiciais mais céleres baseadas em precedentes, em contraponto a
identificação manual, bem como possibilitar a redução da insegurança jurídica de
posicionamentos diferentes e incompatíveis a respeito da mesma norma jurídica, o
que gera efeitos negativos ao ordenamento jurídico e a população como um todo.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - CLÁUDIO HENRIQUE CARNEIRO SAMPAIO - TJ-MA
Presidente(a) - 887.995.902-63 - FABIO MANOEL FRANCA LOBATO - UFOPA
Interno - 444.610.973-15 - OMAR ANDRES CARMONA CORTES - IFMA
Externo à Instituição - RICARDO MARCONDES MARCACINI - USP