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Juízes têm que resolver contendas repetitivas de maneira consistente e rápida, tendo que lidar com um input extremamente alto de processos que tratam dos mesmos temas. Hoje em dia, o Tribunal consegue lidar com esse alto volume de questões repetitivas através da contratação de juízes leigos, que são responsáveis por aproximadamente 60% de todas as sentenças proferidas nos juizados especiais cíveis. Os padrões, porém, não são aplicados de maneira consistente, havendo alta dispersão quanto às quantias deferidas em danos morais e materiais, por exemplo. Dados relativos à competência das Câmaras Cíveis do TJERJ indicam que essa inconsistência na tomada de decisões pode ser verdade mesmo com relação a questões bem mais objetivas do que danos morais, como termo inicial de juros e correção monetária.

Para resolver este problema, o Legalite desenvolveu um indicador de similaridade de sentenças no âmbito dos Juizados Especiais Cíveis. Com o uso de técnicas como Word2vec, Doc2vec e o uso da biblioteca Tensorflow para redes neurais profundas, é possível recomendar sentenças aos juízes a partir de teses apresentadas pelas partes em processos anteriores, analisando (i) demandas pretéritas, através da leitura das petições iniciais e das contestações, e (ii) as soluções jurídicas dadas a estas demandas, através das sentenças dos processos.

A recomendação de uma sentença a partir das teses apresentadas pelas partes do processo, reduz significativamente o tempo gasto por juízes na tomada de decisões, permitindo que sejam aplicados padrões de decisão de maneira consistente, sem que haja uma alta dispersão em relação ao conteúdo de decisões passadas.