Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/16731
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dc.contributor.advisorMeneguzzi, Felipe Rech
dc.contributor.authorIchida, Alexandre Yukio
dc.date.accessioned2020-10-09T12:04:01Z-
dc.date.available2020-10-09T12:04:01Z-
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10923/16731-
dc.description.abstractOs contratos sustentam a maioria das transações comerciais modernas, definindo os deveres e obrigações das partes relacionadas em um contrato, e garantir que esses contratos estejam livres de erros é crucial para a sociedade moderna. A análise de um contrato requer a compreensão das relações lógicas entre cláusulas e a identificação de possíveis contradições, que, por sua vez, dependem de esforços humanos para entender cada cláusula no qual são suscetíveis a erro. Neste trabalho, desenvolvemos uma abordagem para automatizar essas análises, identificando relações lógicas e detectando possíveis conflitos nas cláusulas contratuais. A abordagem resultante deve ajudar os autores do contrato a detectar possíveis conflitos lógicos entre as cláusulas.pt_BR
dc.description.abstractContracts underlie most modern commercial transactions defining the duties and obligations of the related parties in an agreement, and ensuring such contracts are error-free is crucial for modern society. The analysis of a contract requires understanding the logical relations between clauses and identifying potential contradictions, which, in turn, depends on error-prone human effort to understand each clause. In this work, we develop an approach to automate such analyses identifying logical relations and detecting potential conflicts in contract clauses. The resulting approach should help contract authors detecting potential logical conflicts between clauses.en_US
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.rightsopenAccessen_US
dc.subjectREDES NEURAIS (COMPUTAÇÃO)pt_BR
dc.subjectINTELIGÊNCIA ARTIFICIALpt_BR
dc.subjectINFORMÁTICApt_BR
dc.titleMulti-model approach to identify potential problems in a contractpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.degree.grantorPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelMestradopt_BR
dc.degree.date2020pt_BR
dc.publisher.placePorto Alegrept_BR
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