LIQUID MACHINE LEARNING (LML) E O DESAFIO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O DIREITO: ENFOQUE META-ANALÍTICO DAS POSSIBILIDADES DE LML PARA CONTEXTOS JURÍDICOS
Resumen
O presente artigo tem por objetivo geral analisar o conceito de Liquid Machine Learning (LML) e verificar a possibilidade de seu desenvolvimento e aplicação para textos jurídicos. Será feita uma busca sistemática experimental sobre LML aplicada a contextos textuais complexos ou conexos, utilizando como apoio o aplicativo Parsifal. Será realizada uma análise de sistema dinâmico com constante de Tempo variável e sobre os potenciais da série temporal para a demanda jurídica, pois há necessidade de formatos de treinamento e adaptabilidade da Inteligência Artificial às alterações do raciocínio jurídico ao longo do tempo. O trabalho apresentará o desenvolvimento da temática por meio do método dedutivo e a partir de revisão de relatos bibliográficos experimentais, sistematizando e tabulando-os, e concluirá pela possibilidade de pesquisa e desenvolvimento (P&D) para aprimoramento do conceito de logística jurisdicional.
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