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http://hdl.handle.net/10071/35103
Autoria: | Zanatti, M. Ribeiro, R. Pinto, H. S. Borbinha, J. |
Data: | 2025 |
Título próprio: | Atribuição de descritores a acórdãos do Supremo Tribunal de Justiça Português com base em representações locais esparsas |
Título da revista: | Linguamática |
Volume: | 17 |
Número: | 1 |
Paginação: | 35 - 51 |
Referência bibliográfica: | Zanatti, M., Ribeiro, R., Pinto, H. S., & Borbinha, J. (2025). Atribuição de descritores a acórdãos do Supremo Tribunal de Justiça Português com base em representações locais esparsas. Linguamática, 17(1), 35-51. https://doi.org/10.21814/lm.17.1.481 |
ISSN: | 1647-0818 |
DOI (Digital Object Identifier): | 10.21814/lm.17.1.481 |
Palavras-chave: | Descritores Documentos legais Classificação extrema multi-etiqueta SLEEC |
Resumo: | A Classificação Extrema Multi-etiqueta (XML) consiste na predição de múltiplas etiquetas para um determinado input, sendo um problema fundamental em domínios como categorização de texto, sistemas de recomendação e marcação de imagens. Esta tarefa apresenta desafios significativos para a aprendizagem automática e a recuperação de informação, especialmente devido ao crescimento exponencial de dados online e à consequente necessidade de algoritmos capazes de lidar com conjuntos de dados de grande escala e com um elevado número de etiquetas. Os métodos tradicionais de classificação são inadequados para esta tarefa devido ao vasto número de possíveis combinações de etiquetas e à dispersão das atribuições. Este artigo apresenta os resultados de um projeto realizado com o Supremo Tribunal de Justiça de Portugal, onde abordámos este problema utilizando Sparse Local Embeddings for Extreme Multi-label Classification (SLEEC), uma abordagem baseada em embeddings que demonstrou resultados promissores no domínio legal. O nosso objetivo foi associar descritores, que categorizam os acórdãos do tribunal Português, aos respetivos acórdãos. Este trabalho enfrentou diversos desafios, nos quais se incluem um elevado número de descritores, um conjunto de dados desbalanceado, a presença de muitas etiquetas raras (tail labels) e a extensão considerável dos documentos. Os resultados experimentais demonstram que a nossa abordagem alcançou uma variação de precisão/cobertura entre 0,57 e 0,68, indicando um desempenho promissor nesta tarefa complexa. |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | CTI-RI - Artigos em revistas científicas internacionais com arbitragem científica |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Tamanho | Formato | |
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