| Abstract: | In this work we study the use of machine learning (clustering and classification) in judicial decisions search under electronic legal proceedings. We discuss and develop alternatives for precedent clustering, automatically generating classes to use to categorize when a user attaches new documents to its electronic legal proceeding. A changed version of the algorithm TClus, authored by Aggarwal, Gates and Yu was selected to be the use example, we propose removing its document and cluster discarding features and adding a cluster division feature. We introduce here a new paradigm “bag of terms and law references” instead of “bag of words” by generating attributes using two thesauri from the Brazilian Federal Senate and the Brazilian Federal Justice to detect legal terms a regular expressions to detect law references. In our use example, we build a corpus with precedents of the 4th Region’s Federal Court. The clustering results were evaluated with the Relative Hardness Measure and the p-Measure which were then tested with Wilcoxon’s Signed-ranks Test and the Count of Wins and Losses Test to determine its significance. The categorization results were evaluated by human specialists. The analysis and discussion of these results covered comparations of true/false positives against document similarity with the centroid, quantity of documents in the clusters, quantity and type of the attributes in the centroids e cluster cohesion. We also discuss attribute generation and its implications in the classification results. Contributions in this work: we confirmed that it is possible to use machine learning techniques in judicial decisions search, we developed an evolution of the TClus algorithm by removing its document and group discarding features and creating a group division feature, we proposed a new paradigm called “bag of terms and law references” evaluated by a prototype of the proposed process in a use case and automatic evaluation in the clustering phase and a human specialist evaluation in the categorization phase.
Este trabalho estuda a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (agrupamento e classificação) à pesquisa de jurisprudência, no âmbito do processo judicial eletrônico. Discute e implementa alternativas para o agrupamento dos documentos da jurisprudência, gerando automaticamente classes que servem ao posterior processo de categorização dos documentos anexados ao processo jurídico. O algoritmo TClus de Aggarwal, Gates e Yu é selecionado para desenvolvimento de exemplo de uso, com propostas de alteração no descarte de documentos e grupos, e passando a incluir a divisão de grupos. A proposta ainda introduz um paradigma "bag of terms and law references" em lugar do "bag of words", quando utiliza, na geração dos atributos, os tesauros do Senado Federal e da Justiça Federal para detectar termos jurídicos nos documentos e expressões regulares para detectar referências legislativas. No exemplo de uso, empregam-se documentos oriundos da jurisprudência do Tribunal Regional Federal da 4a Região. Os resultados dos agrupamentos foram avaliados pelas medidas Relative Hardness e p- e submetidos aos testes de significância de Wilcoxon e contagem de vitórias e derrotas. Os resultados da categorização foram avaliados por avaliadores humanos. A discussão e análise desses resultados abrangeu a comparação do sucesso e falha na classificação em relação à similaridade do documento com o centróide no momento da categorização, à quantidade de documentos nos grupos, à quantidade e tipo de atributos nos centróides e à coesão dos grupos. Discute-se, ainda, a geração dos atributos e suas implicações nos resultados da classificação. Contribuições deste estudo: confirmação da possibilidade de uso do aprendizado de máquina na pesquisa jurisprudencial, evolução do algoritmo TClus ao eliminar os descartes de documentos e grupos e ao implementar a divisão de grupos, proposta de novo paradigma “bag of terms and law references”, através de prototipação do processo proposto com exemplo de uso e avaliações automáticas na fase de clustering, e por especialista humano na fase de categorização. |
