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tags: |
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- spacy |
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- token-classification |
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language: |
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- pt |
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datasets: |
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- lener_br |
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model-index: |
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- name: pt_lg_pipeline |
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results: |
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- task: |
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name: NER |
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type: token-classification |
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metrics: |
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- name: NER Precision |
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type: precision |
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value: 0.8397790055 |
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- name: NER Recall |
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type: recall |
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value: 0.8360836084 |
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- name: NER F Score |
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type: f_score |
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value: 0.8379272326 |
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widget: |
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- text: >- |
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Que causaram evidente transtorno e evidencia a má prestação de serviço, com |
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violação ao princípio da transparência, da confiaça e da boa-fé objetiva |
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insertos nos artigos 4º e 6º do CDC. Por todo o acima exposto, na forma do |
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artigo 269, I do Código de Processo Civil, conhecido e apelação não |
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promovida. (Apelação Cível 2009 01 1 075609-5 APC Relator Desembargador JAIR |
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SOARE.) Em relação ao CONTRATO BANCÁRIO INVERSÃO DO ÔNUS DA PROVA CDC |
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Possibilidade da inversão do ônus da prova com base no artigo 6º, VIII, do |
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CDC Reconhecido que o cliente tem direito de postular a exibição de |
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documentos - Possibilidade de determinação pelo juiz incidentalmente. |
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- text: >- |
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Evidenciado que a citação somente foi aperfeiçoada após o |
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decurso do prazo prescricional, tem-se por correta a extinção |
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da demanda monitória, com resolução do mérito, nos termos do |
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artigo 485, inciso II, do Código de Processo Civil. |
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- text: >- |
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O Senhor Ministro Ricardo Lewandowski (Relator): Trata-se de |
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agravo regimental interposto pela União contra decisão monocrática que |
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julgou procedente Ação Cível Originária ajuizada pelo Estado do Mato |
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Grosso, determinando-se à União que renove o Certificado de |
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Regularidade Previdenciária do Estado de Mato Grosso, retirando-o do |
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conceito de irregular do Cadastro de Regime Próprio de Previdência |
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Social-CADPREV ou retirando-o de qualquer outro cadastro de |
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inadimplentes pelo mesmo motivo (CADIN, CA UC, SIAFI, SICONV), |
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declarando-se ainda, incidenter tantum, a inconstitucionalidade do Decreto |
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3.788/2001 e da Portaria MPS n° 204/2008 e de suas posteriores |
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alterações. |
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library_name: spacy |
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pipeline_tag: text-classification |
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## Modelo para Reconhecimento de Entidade Nomeadas em português utilizando o modelo spaCy pt_core_news_lg |
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Link do trabalho no Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/flaviagg/lenerbr |
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Criei um Web App que proporciona a comparação dos modelos sm e lg: |
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## Métricas por entidade |
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| Feature | Description | |
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| **Name** | `pt_lg_pipeline` | |
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| **Version** | `0.0.0` | |
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| **spaCy** | `>=3.4.4,<3.5.0` | |
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| **Default Pipeline** | `tok2vec`, `ner` | |
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| **Components** | `tok2vec`, `ner` | |
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| **Vectors** | 500000 keys, 500000 unique vectors (300 dimensions) | |
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| **Sources** | n/a | |
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| **License** | n/a | |
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| **Author** | [n/a]() | |
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### Label Scheme |
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<details> |
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<summary>View label scheme (6 labels for 1 components)</summary> |
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| Component | Labels | |
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| **`ner`** | `JURISPRUDENCIA`, `LEGISLACAO`, `LOCAL`, `ORGANIZACAO`, `PESSOA`, `TEMPO` | |
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</details> |
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### Accuracy |
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| Type | Score | |
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| `ENTS_F` | 83.79 | |
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| `ENTS_P` | 83.98 | |
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| `ENTS_R` | 83.61 | |
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| `TOK2VEC_LOSS` | 23620.33 | |
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| `NER_LOSS` | 127975.46 | |
