Similaridade Semântica entre Processos Judiciais: Uma Abordagem para Identificação de Litigância Predatória

Neto, Jonas Carvalho de Sousa

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Neto, Jonas Carvalho de Sousa	-
dc.date.accessioned	2025-04-02T17:46:47Z	-
dc.date.available	2025-03-02	-
dc.date.available	2025-04-02T17:46:47Z	-
dc.date.issued	2025-02-17	-
dc.identifier.citation	SOUSA NETO, Jonas Carvalho de. Similaridade Semântica entre Processos Judiciais: Uma Abordagem para Identificação de Litigância Predatória. 2025. 64 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) – Centro de Ciências Tecnológicas, Universidade Estadual do Maranhão, São Luís-MA, Brasil, 2025. Disponível em:https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/4586	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/4586	-
dc.description.abstract	AccordingtotheNationalCouncilofJustice,theBrazilianJudiciaryreceivesmorethan 30 millioncourtcaseseveryyear.Thisexcessivevolumeofdatahighlightstheneedfor automated solutionstoincreasetheefficiencyandproductivityofthejudicialsystem. In thisscenario,oneofthechallengesfacedispredatorylitigation,characterizedbythe filing oflawsuitsinbadfaith,inwhichthesameparties(plaintiff,defendantandlawyer) submit multipleclaimsonthesameissue,generatingexhaustionofjudicialresources.In 2020, around30%ofcivilandconsumerlawcaseswereclassifiedaspredatorylitigation, generating aminimumcostofR$10.7billiontothejudiciary.Inadditiontothefinancial losses, thispracticeoverloadsjudgesandcivilservants,increasingthetimeittakes to processlegitimatecasesandcompromisingtheefficiencyofthesystem.Thispaper investigatestheuseof embeddings based on Transformers, suchas BidirectionalEncoder RepresentationsfromTransformers, toanalyzepredatorylitigationpatternsbymeans of semanticsimilarity.Thesemodelsarecapableofcapturingthesemanticmeaning of wordsandphrases,consideringthecontextinwhichtheyareinserted.Information Retrievaltechniqueswereusedtoconstructandevaluatetheresearch,whichallows the effectivenessofthemodelstobemeasuredinidentifyingsemanticallysimilarcases. Fourlanguagemodelswereevaluated(BERTikal, BERTimbau, BumbaBERTSmall and RoBERTaptBR), ofwhich BERTimbau had thebestperformance(Recall@k of 69.23% and MAP of 35.58%),followedby BumbaBERTSmall (Recall@k of 61.54%and MAP of 31.13%). Othermodelstestedperformedlesswell.Theseresultsdemonstratetheviability of theproposal,contributingtotheautomationoftasksintheJudiciaryandadvancesin Natural LanguageProcessingtechniques	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Estadual do Maranhão	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Similaridade semântica	pt_BR
dc.subject	Representações vetoriais	pt_BR
dc.subject	Litigância predatória	pt_BR
dc.subject	Recuperação da informação	pt_BR
dc.subject	Semantic similarity	pt_BR
dc.subject	Predatory litigation	pt_BR
dc.subject	Vector representations	pt_BR
dc.subject	Information retrieval	pt_BR
dc.title	Similaridade Semântica entre Processos Judiciais: Uma Abordagem para Identificação de Litigância Predatória	pt_BR
dc.title.alternative	Semantic Similarity between Legal Proceedings: An Approach to Identifying Predatory Litigation	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Justino, Adrielson Ferreira	-
dc.contributor.advisor1ID	https://orcid.org/0000-0002-0760-1947	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0668222305492603	pt_BR
dc.contributor.referee1	Jacob Júnior, AntônioFernandoLavareda	-
dc.contributor.referee2	Carmo, Fabrício Almeida do	-
dc.contributor.referee2ID	https://orcid.org/0000-0003-3163-1094	pt_BR
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5415578583738595	pt_BR
dc.description.resumo	Segundo o Conselho Nacional de Justiça, o Poder Judiciário Brasileiro recebe anualmente mais de 30milhões de processos judiciais .Esse volume excessivo dedados evidencia a necessidade de soluções automatizadas para aumentar a eficiência e a produtividade do sistema judiciário. Nesse cenário, um dos desafios enfrentados é alitigância predatória, caracterizada pela protocolação de ações judiciais de má-fé, nas quais as mesmas partes (autor, réu e advogado) submetem múltiplas demandas da mesma problemática, gerando esgotamento dos recursos do judiciário. Em 2020, cerca de 30% dos processos de Direito Civil e do Consumidor foram classificados como litigância predatória, gerando um custo mínimo de R$10,7 bilhões ao Judiciário. Além dos prejuízos financeiros, essa prática sobrecarrega magistrados e servidores, aumentando tempo de tramitação de processos legítimos e comprometendo a eficiência do sistema. Este trabalho investiga a utilização de embeddings baseados em Transformers, como o Bidirectional Encoder Representations from Transformers, para análise de padrões delitigância predatória por meio de similaridade semântica. Esses modelos são capazes de capturar o significado semântico de palavras e frases, considerando o contexto em que estão inseridas. Para a construção e avaliação da pesquisa, foram utilizadas técnicas de Recuperação de Informação, que permite medir a eficácia dos modelos na identificação de casos semanticamente semelhantes. Foram avaliados quatro modelos de linguagem(BERTikal, BERTimbau, BumbaBERTSmall e o RoBERTaptBR), dentre os quais o BERTimbau obteve o melhor desempenho(Recall@k de 69,23%e MAP de 35,58%),seguido pelo BumbaBERTSmall (Recall@k de 61,54% e MAP de 31,13%). Outros modelos testados apresentaram desempenho inferior. Estes resultados demonstram a viabilidade da proposta, contribuindo para a automação de tarefas no Judiciário e avanços nas técnicas de Processamento de Linguagem Natural	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Campus São Luis Centro de Ciências Tecnológicas – CCT	pt_BR
dc.publisher.initials	UEMA	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciência da computação	pt_BR
Aparece nas coleções:	Curso de Bacharelado em Engenharia da Computação - CCT UEMA - Monografias

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
TCC - JONAS CARVALHO DE SOUSA NETO - CCT UEMA 2025.pdf	PDF A	2.1 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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