Recuperação inteligente de jurisprudência : uma avaliação do raciocínio baseado em casos aplicado a recuperação de jurisprudências no Tribunal Regional Eleitoral do Distrito Federal
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Avalia a medida de precisão de um sistema de recuperação de informação jurídica (jurisprudência) que utiliza técnica de inteligência artificial conhecida como Raciocínio Baseado em Casos (RBC). Nesse modelo as jurisprudências são organizadas sob a forma de casos jurídicos concretos. O raciocínio baseado em casos tem como princípio a idéias de que um caso jurídico passado pode ser útil para resolver um problema atual, desde que exista entre eles algum grau de semelhança. Para estabelecer semelhanças entre casos atuais e passados o modelo estudado propõe o uso de cálculo de similaridade que é realizado com base na comparação de índices temáticos obtidos a partir do processo de indexação realizado por especialistas utilizando-se como apoio um tesauro jurídico. Utiliza como universo as jurisprudências produzidas pelo Tribunal Regional Eleitoral do Distrito Federal. Realiza a avaliação do modelo, construindo um protótipo do sistema de recuperação de informação baseado em casos. Em seguida, avalia o protótipo quanto ao grau de precisão obtido no resultado de um conjunto de buscas. Elabora um relatório discutindo a possibilidade do sistema de recuperação de informação baseado em casos ser considerado um paradigma para a recuperação de informação jurídica eleitoral
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