Modelo spaCy NER para Identificação de Fatos e Pedidos em Textos Jurídicos

Este repositório contém um modelo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) desenvolvido com a biblioteca spaCy, especialmente treinado para identificar fatos e pedidos 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:

pip install spacy

2. Carregamento do Modelo:

import spacy

nlp = spacy.load("model_fato_pedido")

3. Processamento de Texto:

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_}")