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DIACDE/NER_LEIS

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Modelo spaCy NER para Identificação de Leis em Textos Jurídicos

Este repositório contém um modelo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) desenvolvido com a biblioteca spaCy, especialmente treinado para identificar leis em textos jurídicos.

Desenvolvido pela Diretoria de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Estatística do Tribunal de Justiça do Estado de Goiás.

Como Usar

1. Instalação

Para instalar todas as dependências necessárias, execute o seguinte comando:

bash

pip install spacy

2. Carregamento do Modelo:

Python

import spacy

nlp = spacy.load("modelo_leis")

3. Processamento de Texto:

Python

texto = "Posta assim a questão e nos termos do art. 226, § 6º da Constituição Federal, cuja redação decorrente da Emenda Constitucional 66/2010 dispõe sobre a dissolubilidade do casamento civil pelo divórcio"
doc = nlp(texto)

for ent in doc.ents:
    print(f"{ent.text} -> {ent.label_}")

Conjunto de dados e treinamento

Conjunto de dados: peluz/lener_br

Baseado em: https://www.kaggle.com/code/flaviagg/treinando-spacy-ner-para-o-lener-br/notebook