berna-tjgo-diacde-lib 1.2.1

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Berna TJGO DIACDE Lib

Biblioteca desenvolvida pelo TJGO (Diretoria de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Estatística). Este pacote oferece ferramentas robustas para pré-processamento de texto e cálculo de similaridade textual, essenciais para processamento de linguagem natural (NLP) e preparação de dados para LLMs.

O núcleo das operações de texto é fornecido pela classe TextUtils, acessível através de duas interfaces:

1. Interface Fluente (ProcessLinked): Para aplicações diretas e encadeadas.
2. Processador Baseado em Pipeline (ProcessPipeline): Para workflows configuráveis e reprodutíveis.

Para cálculo de similaridade textual, a biblioteca disponibiliza a classe Berna.

Nota: Este repositório público contém uma seleção de ferramentas usadas internamente pelo TJGO.

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Instalação

• PyPI: berna-tjgo-diacde-lib

Para instalar a biblioteca, utilize o gerenciador de pacotes pip:

pip install berna-tjgo-diacde-lib

Dependências

O projeto utiliza as seguintes bibliotecas:

• spacy
• nltk
• beautifulsoup4
• snowballstemmer

Nota: Alguns modelos do spaCy (como pt_core_news_sm) podem precisar ser baixados separadamente.

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Módulo de Pré-Processamento

1. Interface Fluente com ProcessLinked

Ideal para transformações rápidas de forma legível.

from berna_tjgo_diacde_lib import ProcessLinked

text = "  Olá, mundo! Este é um teste com números 123. E e-mail: [e-mail].  "

processed_text = (
    ProcessLinked(text)
    .filter_email()              # Remove e-mails
    .filter_spaces()             # Remove múltiplos espaços
    .filter_special_characters() # Remove pontuações
    .filter_numbers()            # Remove números
    .stemming()                  # Reduz palavras à raiz (ex: 'correndo' -> 'corr')
    .as_str()                    # Obtém a string final
)

print(processed_text)
# Saída: Olá mund Este é um test com númer E email

2. Pipeline Declarativo com ProcessPipeline

Ideal para definir fluxos complexos via configuração de lista, reutilizando pipelines.

from berna_tjgo_diacde_lib import ProcessPipeline

text = "  Olá, mundo! Este é um teste com números 123. E e-mail: [e-mail].  "

pipeline_config = [
    {"name": "filter_email"},
    {"name": "filter_spaces"},
    {"name": "filter_special_characters"},
    {"name": "filter_numbers"},
    {"name": "remove_stopwords", "language": "portuguese"},
    {"name": "stemming"}
]

processor = ProcessPipeline(pipeline_config)
processed_text = processor.process(text)

print(processed_text)

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Métodos Disponíveis (via TextUtils)

Método	Descrição
filter_special_characters	Remove pontuação e caracteres especiais.
filter_spaces	Padroniza múltiplos espaços para um único espaço.
filter_numbers	Remove caracteres numéricos.
filter_links	Remove URLs e links.
filter_email	Remove endereços de e-mail.
filter_cnpj/cpf/rg	Filtros específicos para documentos brasileiros.
filter_cep/oab	Filtros para códigos postais e registros da OAB.
remove_stopwords	Remove palavras comuns (ex: "e", "de", "o").
remove_html	Remove tags HTML via BeautifulSoup.
lemmatize	Reduz palavras à forma base (lema) usando spaCy.
stemming	Reduz palavras à raiz usando snowballstemmer.
tokenize	Divide o texto em uma lista de tokens (palavras ou sentenças, dependendo da implementação interna do NLTK).

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Módulo de Cálculo de Similaridade

Este módulo oferece funcionalidades para calcular a similaridade textual entre dois documentos utilizando diferentes métricas. A classe Berna é o ponto de entrada para estas operações, utilizando internamente o método TextUtils.tokenize para preparar o texto antes da comparação.

Classe Berna

A classe Berna permite comparar duas strings e retorna o percentual de similaridade com base em métricas comuns:

• Similaridade de Cosseno (sim_cosseno): Mede o cosseno do ângulo entre dois vetores não nulos em um espaço multidimensional.
• Índice de Jaccard (sim_jaccard): Mede a similaridade entre dois conjuntos finitos, sendo definida como o tamanho da interseção dividido pelo tamanho da união dos conjuntos.

Exemplo de Uso:

from berna_tjgo_diacde_lib import Berna

doc1 = "Este é o primeiro documento para teste de similaridade."
doc2 = "Este documento é o segundo para testar a similaridade textual."

similarity_calculator = Berna(doc1, doc2)

cosine_similarity = similarity_calculator.sim_cosseno
jaccard_similarity = similarity_calculator.sim_jaccard

print(f"Similaridade de Cosseno: {cosine_similarity:.2f}%")
print(f"Similaridade de Jaccard: {jaccard_similarity:.2f}%")

# Saída esperada (aproximada):
# Similaridade de Cosseno: XX.XX%
# Similaridade de Jaccard: YY.YY%

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Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License. Você é livre para usar, modificar e distribuir o software, desde que mantenha os avisos de copyright.

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Créditos e Desenvolvedores

Desenvolvido pelo Tribunal de Justiça do Estado de Goiás - Diretoria de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Estatística.

Time de Desenvolvimento:

• Antônio Pires - <[e-mail]>
• Milton Ávila - <[e-mail]>
• João Gabriel - <[e-mail]>
• Wesley Oliveira - <[e-mail]>

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*Contato oficial: [e-mail]*