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@@ -52,7 +52,7 @@ O **NER-SPD** (*Named Entity Recognition for Sensitive Personal Data*) é um mod
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Este modelo é um dos resultados da dissertação de mestrado "NER-SPD: Uma Abordagem de Fine-Tuning de Modelos BERT para Reconhecimento de Dados Pessoais Sensíveis em Textos Jurídicos à Luz da LGPD". Foi desenvolvido através de uma metodologia híbrida que combina *fine-tuning*, *data augmentation* e engenharia de prompts para superar a escassez de dados jurídicos rotulados. O objetivo é fornecer uma ferramenta de alta performance e computacionalmente viável para auxiliar organizações na conformidade com a LGPD.
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O modelo foi treinado em um dataset híbrido composto por **103 documentos jurídicos reais** e **9.979 textos sintéticos** gerados automaticamente, garantindo uma cobertura ampla e contextualizada das entidades-alvo.
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Por motivos de privcidade de complaince com a LGPD não foram incluídos na pasta dataset os arquivos de documento reias uma vez que apesar de serem textos coletatos de processos sem segredo de justiça, este estudo não deseja exposição desnecessária de dados pessoais.
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Este modelo é um dos resultados da dissertação de mestrado "NER-SPD: Uma Abordagem de Fine-Tuning de Modelos BERT para Reconhecimento de Dados Pessoais Sensíveis em Textos Jurídicos à Luz da LGPD". Foi desenvolvido através de uma metodologia híbrida que combina *fine-tuning*, *data augmentation* e engenharia de prompts para superar a escassez de dados jurídicos rotulados. O objetivo é fornecer uma ferramenta de alta performance e computacionalmente viável para auxiliar organizações na conformidade com a LGPD.
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O modelo foi treinado em um dataset híbrido composto por **103 documentos jurídicos reais** e **9.979 textos sintéticos ( com dados pessoais falsos )** gerados automaticamente, garantindo uma cobertura ampla e contextualizada das entidades-alvo.
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Por motivos de privcidade de complaince com a LGPD não foram incluídos na pasta dataset os arquivos de documento reias uma vez que apesar de serem textos coletatos de processos sem segredo de justiça, este estudo não deseja exposição desnecessária de dados pessoais.
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