Legal Court Decisions Unanimity Prediction (Portuguese)

Description

This is a Multiclass classification model which identifies the court decisions were unanimity, not_unanimity, or not_determined in the State Supreme Court.

Predicted Entities

unanimity, not_unanimity, not_determined

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How to use

document_assembler= nlp.DocumentAssembler() \
    .setInputCols(["text"]) \
    .setOutputCols("document")

tokenizer = nlp.Tokenizer() \
    .setInputCols("document") \
    .setOutputCol("token")

seq_classifier = legal.BertForSequenceClassification.pretrained("legclf_court_decisions_unanimity", "pt", "legal/models") \
    .setInputCols(["document", "token"]) \
    .setOutputCol("class")

nlpPipeline= nlp.Pipeline(stages=[
    document_assembler, 
    tokenizer,
    seq_classifier 
])


# Example text
example = spark.createDataFrame([["ACÓRDÃO/SALVO-CONDUTO PENAL E PROCESSUAL PENAL HABEAS CORPUS. CRIMES CONTRA A HONRA. ALEGAÇÃO DE INCOMPETÊNCIA DO JUÍZO, MANIPULAÇÃO DAS PROVAS NA AÇÃO ORIGINÁRIA E DEFEITO DE REPRESENTAÇÃO. PRELIMINARES AFASTADAS. IMPOSIÇÃO DE MEDIDAS CAUTELARES DIVERSAS DE PRISÃO. NECESSIDADE DE DEMONSTRAÇÃO DA ADEQUAÇÃO E PROPORCIONALIDADE DAS MEDIDAS. PRECEDENTES DO STJ. DECISÃO DESPROVIDA DE FUNDAMENTAÇÃO. MERA REFERÊNCIA À GRAVIDADE DOS FATOS NARRADOS. NULIDADE. INTELIGÊNCIA DO ARTIGO 93, IX, DA CRFB. CONSTRANGIMENTO ILEGAL EVIDENCIADO. ORDEM CONCEDIDA. 1 Observando que as penas máximas cominadas aos crimes imputados aos querelantes, em concurso material, excedem a dois anos, não há que se falar em competência dos Juizados Especiais Criminais. 2 Na estreita via do mandamus, não se faz possível avaliar eventual manipulação de provas procedida pela vítima nos autos originários. 3 Embora menos gravosas que a segregação cautelar, as medidas cautelares possuem o condão de restringir direitos individuais, razão pela qual não dispensam fundamentação acerca da sua necessidade e adequação. 4 Estando a decisão atacada totalmente desprovida de fundamentação, forçoso declarar a sua nulidade, revogando as medidas cautelares impostas."]]).toDF("text")

empty_data = spark.createDataFrame([[""]]).toDF("text")
model = nlpPipeline.fit(empty_data)

result = model.transform(example)

# result is a DataFrame
result.select("text", "class.result").show(truncate=200)

Results

+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+
|                                                                                                                                                                                                    text|          result|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+
|ACÓRDÃO/SALVO-CONDUTO PENAL E PROCESSUAL PENAL HABEAS CORPUS. CRIMES CONTRA A HONRA. ALEGAÇÃO DE INCOMPETÊNCIA DO JUÍZO, MANIPULAÇÃO DAS PROVAS NA AÇÃO ORIGINÁRIA E DEFEITO DE REPRESENTAÇÃO. PRELIM...|[not_determined]|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+

Model Information

Model Name: legclf_court_decisions_unanimity
Compatibility: Legal NLP 1.0.0+
License: Licensed
Edition: Official
Input Labels: [document, token]
Output Labels: [class]
Language: pt
Size: 309.1 MB
Case sensitive: true
Max sentence length: 512

References

Train dataset available here

Benchmarking

label           precision  recall  f1-score  support 
not_determined  0.76       0.80    0.78      116     
not_unanimity   0.95       0.78    0.86      23      
unanimity       0.73       0.71    0.72      90      
accuracy        -          -       0.76      229     
macro-avg       0.81       0.77    0.79      229     
weighted-avg    0.77       0.76    0.76      229