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

uma abordagem integrada da tecnologia de Processamento de Linguagem Natural

Autores/as

  • Welisângela Cardoso da Mata Caixa

Palabras clave:

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

Resumen

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.

Biografía del autor/a

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.

Publicado

2026-05-26

Cómo 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 a partir de https://revista.advocef.org.br/index.php/ra/article/view/567

Número

Sección

Artigos Gerais