INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E DIREITO: UMA SOLUÇÃO COMPUTACIONAL CAPAZ DE PREVER DECISÕES JUDICIAIS

Luciana Trinkaus Menon; Melina Carla de Souza Britto; Guilherme Martelli Moreira; Fabrício Bittencourt da Cruz

Luciana Trinkaus Menon Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR https://orcid.org/0000-0002-2674-3780
Melina Carla de Souza Britto https://orcid.org/0000-0001-7699-6957
Guilherme Martelli Moreira Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR https://orcid.org/0000-0002-9286-7706
Fabrício Bittencourt da Cruz Universidade Estadual de Ponta Grossa - UEPG https://orcid.org/0000-0003-0538-9193

Palavras-chave: Inteligência artificial. Aprendizagem de máquina. Predição de decisões judiciais.

Resumo

Neste trabalho, apresenta-se o resultado de uma solução computacional capaz de realizar a predição de sentenças. Classifica-se petições iniciais de ações civis públicas de improbidade administrativas e de execuções de termos de ajustamento de conduta, apresentadas pelo Ministério Público do Paraná (MPPR), nos anos de 2011 a 2018, perante as Varas Cíveis e da Fazenda Pública do Paraná. A finalidade das petições é prever sentenças judiciais (se favoráveis ou não em relação aos pedidos formulados pelos representantes do MPPR nas petições iniciais). Por meio de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizagem de máquina, os resultados obtidos foram promissores, atingindo 78,02% de acurácia com o uso de algoritmo indutor Logistic Regression, representação baseada em Bag of Words e uso de stemização RSLPS.

Biografia do Autor

Luciana Trinkaus Menon, Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR

Doutoranda em Informática pela PUCPR com pesquisa na área de classificação multimodal de emoções. Graduada em Engenharia de Computação através do programa de graduação sanduíche pela UEPG e University of Adelaide. Atualmente especialista em machine learning e visão computacional na Univision Tecnologia, com projetos relacionados a auditoria médica e processamento de imagens biométricas. As áreas de interesse em pesquisa englobam Inteligência Artificial, Processamento de Textos e Reconhecimento de Padrões.

Melina Carla de Souza Britto

Mestre em Direito pelo Programa de Pós-Graduação em Direito da Pontifícia Universidade Católica do Paraná – PUCPR. Graduada em Bacharelado em Direito na Universidade Estadual de Ponta Grossa/PR – UEPG. Especialista em Direito Tributário pela Universidade Anhanguera - Uniderp e em Direito Público pelo Centro Universitário de Maringá - UniCesumar. Integrante do grupo de pesquisa: MindTheGap: Inovação em Direito. Aluna especial de doutorado no Programa de Pós-Graduação em Ciências Sociais Aplicadas da Universidade Estadual de Ponta Grossa/PR – Seleção 2021/1.

Guilherme Martelli Moreira, Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR

Mestrando em Direito Econômico e Desenvolvimento pelo Programa de Pós-Graduação em Direito da Pontifícia Universidade Católica do Paraná – PUCPR. Integrante do Grupo de Pesquisas Tributação, Complexidade e Desenvolvimento (PPGD/PUCPR/CNPq). Pós-graduando em Direito Tributário e Processo Tributário na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Graduado em Direito pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Advogado.

Fabrício Bittencourt da Cruz, Universidade Estadual de Ponta Grossa - UEPG

Doutor em Direito pela Universidade de São Paulo – USP. Professor na Universidade Estadual de Ponta Grossa – UEPG (Graduação, Mestrado e Doutorado). Juiz Federal. TEDx Speaker. Líder do Projeto MindTheGap: Inovação em Direito.

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