Recuperação inteligente de jurisprudência : uma avaliação do raciocínio baseado em casos aplicado a recuperação de jurisprudências no Tribunal Regional Eleitoral do Distrito Federal

Abstract

Trata-se de uma pesquisa cujo objeto é avaliar 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. Esta pesquisa utiliza como universo as jurisprudências produzidas pelo Tribunal Regional Eleitoral do Distrito Federal. A amostra foi composta, considerando o recorte dado à pesquisa, por jurisprudências eleitorais produzidas nas eleições gerais de 2006 no Distrito Federal. Para realizar a avaliação do modelo, foi construído um protótipo do sistema de recuperação de informação baseado em casos. Em seguida, avaliou-se o protótipo quanto ao grau de precisão obtido no resultado de um conjunto de buscas. O método adotado para as avaliações foi o mesmo utilizado na Text REtrieval Conference (TREC) de 2007, tarefa Legal Track. Após a coleta dos dados foi elaborado 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. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT

This is a research whose object is to evaluate a legal information retrieval system precision. This IR system is based on a model that uses artificial intelligence technique known as Case- Based Reasoning (CBR). In this model the jurisprudences are organized in the form of actual legal cases. The principle of CBR is that a past legal case can be useful to solve a current problem, since there is between them some degree of similarity. To establish similarities between current and past cases the model studied proposes the use of the similarity calculation performed based on comparison of thematic indices. The process of indexing is performed by experts using a thesaurus as a legal support. This research uses jurisprudences produced by the Regional Electoral Tribunal of the Distrito Federal. The sample was composed considering electoral jurisprudence produced in general elections of Distrito Federal, in the year of 2006. To perform the evaluation of the model, a prototype of a casebased information retrieval system was built. Then the prototype precision degree was evaluated from the result of a set of queries submitted to it. The method adopted for the evaluation was the same used in the Text REtrieval Conference (TREC) in 2007 by Legal Track Task. After the data collecting, a report was made to discuss the possibility of the casebased information retrieval system can be considered a paradigm for the legal information retrieval.