Avaliação de grandes modelos de linguagem na simplificação de texto de decisões jurídicas utilizando pontuações de legibilidade como alvo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Paula, Antônio Flávio Castro Torres de lattes
Orientador(a): Camilo Junior, Celso Gonçalves lattes
Banca de defesa: Camilo Júnior, Celso Gonçalves, Oliveira, Sávio Salvarino Teles de, Naves, Eduardo Lázaro Martins
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
Departamento: Instituto de Informática - INF (RMG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Simplificação Automática de Texto
Processamento de Linguagem Natural
Modelos de linguagem grande (LLMs)
Domínio Jurídico
Língua Portuguesa
Justiça Brasileira
Palavras-chave em Inglês:
Automatic Text Simplification
Natural Language Processing
Large Language Models (LLMs)
Legal Domain
Portuguese Language
Brazilian Justice
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/13908
Resumo: The complexity of language used in legal documents, such as technical terms and legal jargon, hinders access to and understanding of the Brazilian justice system for laypeo ple. This work presents text simplification approaches and assesses the state-of-the-art by considering large language models with readability scoring as a parameter for simplification. Due to limited resources for text simplification in Portuguese, especially within the legal domain, the application of a methodology based on text modification using readability scoring enables experiments that leverage the knowledge acquired during the training of these large language models, while also allowing for automatic evaluation without the need for labeled data. This study evaluates the simplification capabilities of large language models by using eleven models as case studies. Additionally, a real corpus was developed, based on legal rulings from the Brazilian justice system.
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Due to limited resources for text simplification in Portuguese, especially within the legal domain, the application of a methodology based on text modification using readability scoring enables experiments that leverage the knowledge acquired during the training of these large language models, while also allowing for automatic evaluation without the need for labeled data. This study evaluates the simplification capabilities of large language models by using eleven models as case studies. Additionally, a real corpus was developed, based on legal rulings from the Brazilian justice system.A complexidade existente na linguagem utilizada em documentos jurídicos, tais como termos técnicos, jargões jurídicos, dificulta o acesso e entendimento de pessoas leigas à justiça brasileira. Este trabalho relata abordagens de simplificação de texto, e avalia o estado da arte considerando a utilização de modelos de linguagem grande, considerando uma pontuação de legibilidade como parâmetro para simplificação. Devido à limitação de recursos para simplificação de texto para o idioma português, e principalmente para o domínio jurídico, a aplicação de uma metodologia baseada na tarefa de modificação de texto por pontuação de legibilidade permite experimentos que utilizam o conhecimento adquirido durante o treinamento desses grandes modelos de linguagem, enquanto também permite a avaliação de forma automática, sem a necessidade de rotulação de dados. Este trabalho, avalia a capacidade de simplificação de modelos de linguagem grande, utilizando onze modelos como exemplos de estudo. Além disso, foi desenvolvido um corpus real, considerando documentos de decisões jurídicas da justiça brasileira.porUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)UFGBrasilInstituto de Informática - INF (RMG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessSimplificação Automática de TextoProcessamento de Linguagem NaturalModelos de linguagem grande (LLMs)Domínio JurídicoLíngua PortuguesaJustiça BrasileiraAutomatic Text SimplificationNatural Language ProcessingLarge Language Models (LLMs)Legal DomainPortuguese LanguageBrazilian JusticeCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOAvaliação de grandes modelos de linguagem na simplificação de texto de decisões jurídicas utilizando pontuações de legibilidade como alvoEvaluation of Large Language Models in the Text Simplification of Legal Rulings Using Readability Scores as a Targetinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/29412e14-bca6-4b3e-b074-2161a157211e/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/9c03b1cf-f614-4254-8832-07397136c609/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52ORIGINALDissertação - Antônio Flávio Castro Torres de Paula - 2025.pdfDissertação - Antônio Flávio Castro Torres de Paula - 2025.pdfapplication/pdf664617http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/5f04d28b-47e4-4a7c-8f8c-dca592317ce0/download3342e54f1a7eff1865fa8c8f0eb6afc7MD53tede/139082025-03-07 17:51:30.812http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.bc.ufg.br:tede/13908http://repositorio.bc.ufg.br/tedeRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.bc.ufg.br/tedeserver/oai/requestgrt.bc@ufg.bropendoar:oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/12342025-03-07T20:51:30Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)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