Instructions to use Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes", device_map="auto") - Notebooks
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Encoder de citações jurídicas — Desafio Jusbrasil BRACIS 2026
Marcador de trechos de citação jurídica em texto em português (NER com rótulos BIO): JUR
(jurisprudência: acórdãos e súmulas) e LEI (artigo de lei com a lei identificada). Ajustado a
partir do BERTimbau-base (MIT).
É um componente de um verificador de citações feito para o Desafio Jusbrasil × BRACIS 2026. No sistema, ele é uma rede de segurança ao lado de regras escritas à mão: só acrescenta trechos onde as regras não acharam nada, e cada trecho passa por filtros antes de virar citação. Não foi feito para ser usado sozinho.
Rótulos
O, B-JUR, I-JUR, B-LEI, I-LEI (em config.json, id2label).
Treino
- Modelo-base:
neuralmind/bert-base-portuguese-cased, revisão94d69c95f98f7d5b2a8700c420230ae10def0baa. Otransformerscarregou os pesos da conversão automática para safetensors do Hugging Face (revisão4a78cfbf83c9c97533dd6d6694ca4323029ff061), que tem o mesmo conteúdo dopytorch_model.binda revisão fixada. - Dados (spans por caractere convertidos em BIO por token, janela de 510 tokens com sobreposição de 128):
- sintético da equipe, camadas 1 e 2 —
Roberto2799/jusbrasil-sintetico-diversificado@0209a853e6e59b263b138200963b579105baca24, divisãotreino(160 documentos por camada); - LeNER-Br @
4999cb7f63191f1d6904206f312eeca8f5b45c5a, divisãotrain(50 documentos), convertido para a convenção do desafio: só jurisprudência de STF, STJ, TST, TSE e STM viraJUR; número do próprio processo e casos ambíguos ficam fora da perda;LEGISLACAOsó viraLEIcom "art." e dígito; - 14 documentos da amostra de desenvolvimento do desafio (dados da competição, não redistribuídos aqui).
- sintético da equipe, camadas 1 e 2 —
- Mistura: toda janela com citação; 1/3 das janelas só com
Odo LeNER-Br; amostra repetida 4×. Total de 1.227 janelas por época. - Hiperparâmetros: AdamW, lr 5e-5, 5 épocas (385 passos), lote 16, aquecimento 10%, decaimento 0,01, fp16, semente 0. GPU T4, 168 s, pico de 5,05 GB de VRAM.
- Dataset exato: sha256
ec98c4ea5a96d1333e16085fe1f6dccb504e67300c1160112c643e263a16c9ba(detalhes emmanifesto_treino.json).
Avaliação
O encoder sozinho, IoU ≥ 0,5 por trecho:
| Conjunto | JUR | precisão JUR | LEI | precisão LEI |
|---|---|---|---|---|
LeNER-Br dev |
15/22 | 0,714 | 120/127 | 0,856 |
| sintético, controle (as duas camadas) | 164/164 | 1,0 | 46/46 | 1,0 |
| amostra do desafio, controle | 76/76 | 0,987 | 15/15 | 1,0 |
Dentro do sistema (regras + encoder, com os filtros), no test do LeNER-Br, que não foi usado para
ajustar nada:
| Só regras | Regras + encoder | |
|---|---|---|
| Jurisprudência de STF/STJ/TST/TSE/STM | 58/74 | 64/74 |
| Artigos de lei | 115/202 | 173/202 |
Uso previsto e limitações
- Feito para os documentos do desafio (pareceres jurídicos em português, com ruído de OCR) e para as citações que o acervo do desafio cobre. Fora disso, o desempenho não foi medido.
- Os rótulos seguem a convenção do desafio, que difere da do LeNER-Br: por exemplo, o número do próprio processo não é citação.
- A inferência no sistema roda em CPU, para dar a mesma saída em execuções repetidas.
Licença
MIT, a mesma do modelo-base (BERTimbau, MIT, © NeuralMind). O aviso de licença do modelo-base se aplica a este modelo derivado.
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Model tree for Roberto2799/jusbrasil-encoder-citacoes
Base model
neuralmind/bert-base-portuguese-cased