@MASTERSTHESIS{ 2026:1881356660,
 	title = {Método não supervisionado de sumarização extrativa de textos jurídicos com alinhamento de grafos semânticos guiados por atenção},
 	year = {2026},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/7059",
 	abstract = "O volume massivo e a complexidade técnica dos documentos jurídicos no Brasil impõem
 um grande desafio à celeridade do sistema judiciário. A sumarização automática surge
 como uma alternativa para mitigar essa sobrecarga e auxiliar o trabalho de magistrados
 e advogados. No entanto, a aplicação de modelos de aprendizado profundo no Direito
 enfrenta obstáculos críticos: a opacidade algorítmica (“caixa-preta”), o risco inaceitável
 de alucinações factuais em modelos generativos e a severa escassez de dados rotulados
 para treinamento. Dessa forma, o desenvolvimento de soluções que unam fidelidade fática
 e interpretabilidade é essencial. Neste contexto, este trabalho propõe um método não
 supervisionado de sumarização extrativa focado no domínio jurídico, estruturado na
 modelagem de grafos semânticos guiados por mecanismos de atenção. O método extrai
 os pesos de autoatenção de um modelo de linguagem especialista (Legal-BERTimbau)
 e filtra conexões ruidosas via binarização dinâmica pelo método de Otsu. O texto é
 convertido em um grafo direcionado, particionado tematicamente pelo algoritmo Infomap
 Hierárquico para isolar os eixos argumentativos. O alinhamento dos tópicos é realizado em
 um espaço vetorial denso (Sentence-BERT), e as sentenças são ranqueadas pela heurística
 de Atenção Máxima, respeitando um limite estrito de compressão de 10%. Na avaliação
 utilizando a base de dados RulingBR, o modelo proposto superou os algoritmos clássicos
 não supervisionados nas métricas ROUGE-1 (36,61%) e ROUGE-L (20,74%). Experimentos
 adicionais com um Oráculo Extrativo demarcaram o limite superior da tarefa em um
 ROUGE-1 de 65,21% e ROUGE-L de 47,37%, enquanto uma abordagem híbrida extrativa
 guiada por um LLM (GPT-5 mini) alcançou um ROUGE-L de 21,31%. Assim, o método
 desenvolvido demonstra-se promissor ao garantir a integridade do texto original, livre de
 alucinações processuais, oferecendo adicionalmente uma interface de explicabilidade visual
 que torna a seleção de sentenças totalmente auditável.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}