Predição do tempo de durações de processos e de movimentações processuais na esfera trabalhista

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dc.contributor.advisor1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1096941114079527eng
dc.contributor.referee1Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee2Silva, Nádia Félix Felipe da
dc.contributor.referee3Marques, Thyago Carvalho
dc.creatorAmaral, Ayrton Denner da Silva
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7449779958487495eng
dc.date.accessioned2020-01-28T10:09:30Z
dc.date.issued2019-01-12
dc.description.abstractThe prediction of legal proceeding movements is a relevant problem in the juridical context. Predictability is an important variable in sizing the work in attorneys offices. This works proposes an artificial neural network architecture to predict proceedings movements in Brazilian labor court. Despite the recent advances in the use of machine learning techniques and natural language processing, the problem in juridical context has its own characteristics by geographic and linguistic contexts. As a case study, a proceedings database of the year 2015 and from the same district from the labor sphere was used, due to the volume of data available.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2020-01-27T14:10:51Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ayrton Denner da Silva Amaral - 2019.pdf: 1490784 bytes, checksum: fcf324c50ffa0390354be96c6d9a6f36 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoA predição de movimentação de processos judiciais é um problema relevante no contexto jurídico. A previsibilidade é uma variável importante no dimensionamento de trabalho em escritórios advocatícios. Neste trabalho é proposto uma arquitetura de rede neural artificial para predição de movimentações de processos trabalhistas na esfera jurídica brasileira. Apesar dos avanços recentes no uso de técnicas de aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural, o problema no contexto jurídico possui características próprias por contextos geográficos e linguísticos. Como estudo de caso, foi utilizado um banco de dados de processos do ano de 2015 de uma mesma vara da esfera trabalhista, em razão do volume de dados disponível.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESeng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationAMARAL, Ayrton Denner da Silva. Predição do tempo de durações de processos e de movimentações processuais na esfera trabalhista. 2019. 66 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/10332
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAprendizagem profundapor
dc.subjectRedes neurais profundaspor
dc.subjectEsfera trabalhistapor
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpor
dc.subjectDeep learningeng
dc.subjectDeep neural networkseng
dc.subjectLabor courtseng
dc.subjectNatural language processingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOeng
dc.titlePredição do tempo de durações de processos e de movimentações processuais na esfera trabalhistaeng
dc.title.alternativePrediction of duration time of proceedings and of proceedings movements in labor courteng
dc.typeDissertaçãoeng

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