@article{Castro Júnior_Wainer_Calixto_2022, place={Goiânia}, title={APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE INCIDENTE DE RESOLUÇÃO DE DEMANDA REPETITIVA NO TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO BRASIL}, volume={45}, url={https://revistas.ufg.br/revfd/article/view/70086}, DOI={10.5216/rfd.v45i2.70086}, abstractNote={<p>Uma das áreas do conhecimento com diversas possibilidades de aplicação da inteligência artificial é o Direito. Mudanças recentes na legislação brasileira têm facilitado o uso de recursos de tecnologia da informação para agilizar o andamento e julgamento de casos, como incidentes de resolução de demanda repetitiva (IRDRs). O objetivo deste artigo é desenvolver e aplicar método de IA que possa identificar e relacionar novos processos judiciais com julgamentos repetitivos consolidados (IRDRs). Os conjuntos de dados utilizados nesta pesquisa são documentos de julgamento repetitivo de juízes e consolidados em IRDRs. Os documentos judiciais são transformados em vetores com pesos. A construção dos pesos no vetor é baseada na coocorrência dos termos, calculada a partir da combinação do termo frequência-frequência inversa do documento e sua similaridade no corpus do mesmo IRDR. Redes neurais artificiais são treinadas com esses vetores para reconhecer se novas ações judiciais estão relacionadas a um IRDR. A metodologia proposta obteve 93% de acurácia, 97% de precisão e 93% de recuperação nas simulações, o método pode agilizar o trabalho do Tribunal de Justiça, buscando solucionar os conflitos da sociedade o mais rápido possível. Embora o método possa ser utilizado em diversos cenários, as simulações foram realizadas em documentos em texto do Poder Judiciário.</p>}, number={2}, journal={Revista da Faculdade de Direito da UFG}, author={Castro Júnior, Antônio Pires and Wainer, Gabriel A. and Calixto, Wesley P.}, year={2022}, month={jan.} }