Extração de informação e reconhecimento de entidades a partir de dados jurídicos
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O sector jurídico gera dados textuais extensos, muitas vezes sob a forma de documentos extensos com mais de 70 páginas. Os advogados exigem apenas informações específicas e relevantes destes documentos, e a análise manual é morosa e trabalhosa. A extração de texto e o processamento de linguagem natural (PNL) oferecem ferramentas poderosas para enfrentar este desafio, automatizando a extração de informação significativa e ignorando detalhes irrelevantes.Utilizando técnicas de aprendizagem automática, este método identifica elementos-chave, tais como cláusulas, parágrafos ou po...
O sector jurídico gera dados textuais extensos, muitas vezes sob a forma de documentos extensos com mais de 70 páginas. Os advogados exigem apenas informações específicas e relevantes destes documentos, e a análise manual é morosa e trabalhosa. A extração de texto e o processamento de linguagem natural (PNL) oferecem ferramentas poderosas para enfrentar este desafio, automatizando a extração de informação significativa e ignorando detalhes irrelevantes.Utilizando técnicas de aprendizagem automática, este método identifica elementos-chave, tais como cláusulas, parágrafos ou pontos de dados individuais, em todo um documento. Ao tirar partido da extração de texto, os advogados podem extrair as informações mais importantes de forma eficiente, permitindo-lhes concentrarem-se em dar feedback aos clientes em vez de gastarem tempo excessivo na análise de documentos. Esta abordagem simplifica a análise jurídica, poupando tempo e aumentando a produtividade.
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