Segato, Tiago Henrique FaccioCastro, Marcella Queiroz de2026-08-172026-08-17CASTRO, Marcella Queiroz de. IA e segurança jurídica: classificação de divergências jurisprudenciais com inteligência artificial. 2024. Orientador: Tiago Henrique Faccio Segato. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Tecnologia em Sistemas para Internet. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília, Campus Brasília, Brasília, 2024.https://repositorio.ifb.edu.br/handle/1/2655O presente estudo busca ponderar quanto aos reflexos da Segurança Jurídica em sua apreciação nas decisões judiciais e adentrar na demonstração de uso de meios tecnológicos para auxiliar na previsibilidade dos resultados das demandas submetidas à apreciação do Poder Judiciário por meio da identificação de divergências jurisprudenciais. Propõe-se, com esse objetivo em vista, a utilização de técnicas de Processamento de Língua Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina para identificar divergências jurisprudenciais nos tribunais brasileiros. A metodologia inclui a extração de 3.163 acórdãos do Tribunal de Justiça de Minas Gerais, o pré-processamento dos dados, uso da técnica de Word2Vec para definição de embeddings para cada palavra e análise de acórdãos via clustering para identificar semelhanças textuais e divergências nas decisões judiciais. Exemplos específicos de divergências jurisprudenciais são apresentados, demonstrando como a tecnologia pode auxiliar na uniformização das decisões.Português (Brasil)Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Inteligência artificialSegurança jurídicaProcessamento de linguagem natural (Computação)bachelor thesisCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO