Automação de triagem e classificação de documentos em contencioso de massa e eDiscovery

uma abordagem integrada da tecnologia de Processamento de Linguagem Natural

Autores

  • Welisângela Cardoso da Mata Caixa

Palavras-chave:

Processamento de Linguagem Natural (NLP), Automação de Triagem, Contencioso de Massa, e- Discovery Jurídico

Resumo

O artigo examina como as técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em inglês) e modelos de machine learning transformam os processos de triagem e classificação de documentos jurídicos em ambientes de contencioso de massa e descoberta eletrônica (eDiscovery). As análises indicam que ferramentas baseadas em inteligência artificial conseguem reduzir significativamente o tempo de revisão de documentos, aumentar a precisão na categorização e identificar padrões em grandes volumes de dados jurídicos. Este trabalho sintetiza as tecnologias subjacentes, suas aplicações práticas no setor jurídico e os desafios associados à implementação responsável dessas soluções, estruturando uma análise que parte das tecnologias gerais de NLP para as implementações específicas em ambientes de litígio massificado.

Biografia do Autor

Welisângela Cardoso da Mata, Caixa

Mestre em Direito pela UNESA. Pós-Graduação em Legal Operation, Dados, Inteligência Artificial e Alta Performance Jurídica pela PUC-PR. Pós-Graduação em Direito Tributário pela UniDF.

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Publicado

26-05-2026

Como Citar

Mata, W. C. da. (2026). Automação de triagem e classificação de documentos em contencioso de massa e eDiscovery: uma abordagem integrada da tecnologia de Processamento de Linguagem Natural. Revista De Direito Da ADVOCEF, 22(41), 321–354. Recuperado de https://revista.advocef.org.br/index.php/ra/article/view/567

Edição

v. 22 n. 41 (2026)

Seção

Artigos Gerais

Licença

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