Inteligencia Artificial en procesamiento del lenguaje en el derecho: aplicación del deep learning para definir el marco regulatorio del tercer sector

Autores/as

Palabras clave:

tercer sector, regulación, aprendizaje profundo, procesamiento natural del lenguaje, derecho

Resumen

Este artículo trata sobre la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje jurídico para permitir la identificación de un conjunto completo de normas aplicables a un determinado tema. En este estudio, buscamos delimitar el marco regulatorio que involucra al Tercer Sector, a partir del conjunto de datos sobre el flujo regulatorio brasileño (RegBR). A partir de la investigación bibliográfica se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para automatizar la clasificación de cada oración dentro de los actos normativos analizados, permitiendo identificar en qué medida aplica una norma al tema seleccionado. El modelo BERT perfeccionado con extractos de las leyes brasileñas fue muy eficaz y logró un 94 % de precison (F1-Score y AUC). Fue posible encontrar un total de 2.359 reglas esparcidas en 611 actos normativos, retiradas entre 1.330.190 sentencias distribuidas en 51 mil regulaciones, demostrando así cómo las técnicas aplicadas pueden contribuir a la mejora de los temas estudiados.

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Biografía del autor/a

Mauricio Barros de Jesus, Tribunal de Cuentas del Estado de Goiás (TCE/GO)


Magíster en Computación Aplicada con énfasis en Ciencia de Datos, Universidad de Brasilia (UnB).  Ingeniero en Computación de la Universidad Federal de Goiás (UFG).

André da Silva Goes, Tribunal de Cuentas del Estado de Goiás (TCE/GO)

Alumno del Programa de Maestría Profesional en Administración Pública de la red PROFIAP/UFG. Especialista en Auditoría y Gestión Gubernamental de la PUC-GO y licenciado en Informática, PUC-GO.

Leonardo de Guimarães Santiago, Tribunal de Cuentas del Estado de Goiás (TCE/GO)

Alumno del programa de Maestría Profesional en Administración Pública (PROFIAP/UFG), Licenciado en Administración (PUC-GO) y especialista en Economía del Sector Público y Auditoría del Sector Público (WPós).

Marcelo Augusto Pedreira Xavier, Tribunal de Cuentas del Estado de Goiás (TCE/GO)

Especialista en Control Externo y Gobernanza Pública (IDP) y alumno del Programa de Maestría en Derechos Humanos de la Universidad Federal de Goiás (PPGIDH/UFG).

Sólon Bevilacqua, Universidad Federale de Goiás (UFG)

Profesor y Coordinador de la Maestría Profesional en Administración Pública - PROFIAP/UFG, graduado en Administración (UFRGS), Especialista en Ingeniería de Producción (UFRGS), Magíster en Administración (UFU) y Doctor en Psicología por la PUC-GO.

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Publicado

2023-08-07

Cómo citar

Barros de Jesus, M., da Silva Goes, A., de Guimarães Santiago, L., Pedreira Xavier, M. A., & Bevilacqua, S. (2023). Inteligencia Artificial en procesamiento del lenguaje en el derecho: aplicación del deep learning para definir el marco regulatorio del tercer sector. Revista Do Serviço Público, 74(2), 439-461. Recuperado a partir de https://revista.enap.gov.br/index.php/RSP/article/view/8091

Número

Sección

Artigos