Modelo em duas etapas para classificar petições iniciais previdenciárias

Resumo

Este trabalho propõe um modelo de classificação baseado em SVM (Support Vector Machine ou Máquina de Vetores de Suporte) que atua como um filtro de admissibilidade temática automatizado, permitindo identificar já no protocolo da petição inicial de ações previdenciárias se a demanda se adequa aos precedentes qualificados em tribunais. Utilizando uma amostra de 11.574 documentos, avaliamos o desempenho preditivo do modelo em categorizar os processos em temas predefinidos. Observamos que, embora alguns temas tenham demonstrado alta precisão na classificação, outros apresentaram discrepâncias significativas, destacando a necessidade de contínuos ajustes no modelo. Descrevemos também as abordagens metodológicas empregadas, incluindo o uso de ferramentas de inteligência artificial e algoritmos de classificação, além das dificuldades e limitações para realização do trabalho proposto. Nossos resultados indicam a importância da colaboração contínua dos usuários para aprimorar e refinar o modelo, garantindo sua eficácia na classificação precisa e relevante dos documentos jurídicos. Essa abordagem mostra-se crítica para o gerenciamento de demandas repetitivas e de massa, permitindo não apenas a celeridade processual, mas também a mitigação de julgamentos divergentes, garantindo maior isonomia e segurança jurídica.