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.