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Zanatti, M., Ribeiro, R., Pinto, H. S. & Borbinha, J. (2025). Atribuição de descritores a acórdãos do Supremo Tribunal de Justiça Português com base em representações locais esparsas. Linguamática. 17 (1), 35-51
Export Reference (IEEE) 
M. Zanatti et al.,  "Atribuição de descritores a acórdãos do Supremo Tribunal de Justiça Português com base em representações locais esparsas", in Linguamática, vol. 17, no. 1, pp. 35-51, 2025
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}
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TY  - JOUR
TI  - Atribuição de descritores a acórdãos do Supremo Tribunal de Justiça Português com base em representações locais esparsas
T2  - Linguamática
VL  - 17
IS  - 1
AU  - Zanatti, M.
AU  - Ribeiro, R.
AU  - Pinto, H. S.
AU  - Borbinha, J.
PY  - 2025
SP  - 35-51
SN  - 1647-0818
DO  - 10.21814/lm.17.1.481
UR  - https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/about
AB  - A Classificação Extrema Multi-etiqueta (XML) consiste na predição de múltiplas etiquetas para um determinado input, sendo um problema fundamental em domínios como categorização de texto, sistemas de recomendação e marcação de imagens. Esta tarefa apresenta desafios significativos para a aprendizagem automática e a recuperação de informação, especialmente devido ao crescimento exponencial de dados online e à consequente necessidade de algoritmos capazes de lidar com conjuntos de dados de grande escala e com um elevado número de etiquetas. Os métodos tradicionais de classificação são inadequados para esta tarefa devido ao vasto número de possíveis combinações de etiquetas e à dispersão das atribuições. Este artigo apresenta os resultados de um projeto realizado com o Supremo Tribunal de Justiça de Portugal, onde abordámos este problema utilizando Sparse Local Embeddings for Extreme Multi-label Classification (SLEEC), uma abordagem baseada em embeddings que demonstrou resultados promissores no domínio legal. O nosso objetivo foi associar descritores, que categorizam os acórdãos do tribunal Português, aos respetivos acórdãos. Este trabalho enfrentou diversos desafios, nos quais se incluem um elevado número de descritores, um conjunto de dados desbalanceado, a presença de muitas etiquetas raras (tail labels) e a extensão considerável dos documentos. Os resultados experimentais demonstram que a nossa abordagem alcançou uma variação de precisão/cobertura entre 0,57 e 0,68, indicando um desempenho promissor nesta tarefa complexa.
ER  -