berna-tjgo-diacde-lib 1.3.2

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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 da seguinte interface:

Interface Fluente (ProcessLinked): Para aplicações diretas e encadeadas.

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

Recursos Necessários (Download Manual):

Para o funcionamento correto da biblioteca, são necessários os seguintes recursos que devem ser baixados manualmente:

• NLTK:
  • stopwords (para remoção de stopwords):

    python -m nltk.downloader stopwords
    

  • punkt (para tokenização):

    python -m nltk.downloader punkt
    

• spaCy:
  • Modelo de linguagem em português (ex: pt_core_news_sm para lematização):

    python -m spacy download pt_core_news_sm
    

É crucial garantir que estes recursos estejam instalados antes de utilizar as funcionalidades que dependem deles.

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Módulo de Pré-Processamento

Interface Fluente com ProcessLinked

A classe ProcessLinked adota o padrão Builder, permitindo que você monte uma receita de pré-processamento personalizada e a execute sob demanda. Isso é ideal tanto para higienização de dados sensíveis (LGPD) quanto para a preparação de textos para LLMs.

Cenário A: Anonimização de Peças Jurídicas (Substituição de Dados)

Em vez de apenas deletar as informações, você pode usar o argumento change_to para mascarar dados sensíveis antes de enviar o texto para uma API externa ou modelo público.

from berna_tjgo_diacde_lib import ProcessLinked

# 1. Define a receita de anonimização (o pipeline é reutilizável)
anonimizador = (
    ProcessLinked()
    .filter_cpf(change_to="[CPF_ANONIMIZADO]")
    .filter_cnpj(change_to="[CNPJ_ANONIMIZADO]")
    .filter_oab(change_to="[OAB_ANONIMIZADO]")
    .filter_telefone(change_to="[TEL_ANONIMIZADO]")
    .filter_spaces() # Garante espaçamento limpo após as trocas
)

# 2. Aplica a mesma receita em diferentes textos
peticao_1 = "O autor João, inscrito no CPF 123.456.789-00 e OAB/GO 00.000, liga no (62) 99999-9999."
peticao_2 = "A empresa X (CNPJ 12.345.678/0001-99) não respondeu aos chamados."

print(anonimizador.as_str(peticao_1))
# Saída: O autor João, inscrito no [CPF_ANONIMIZADO] e [OAB_ANONIMIZADO], liga no [TEL_ANONIMIZADO].

print(anonimizador.as_str(peticao_2))
# Saída: A empresa X ([CNPJ_ANONIMIZADO]) não respondeu aos chamados.

Cenário B: Pipeline para NLP Tradicional (Tokenização e Lematização)

Se o seu objetivo é alimentar modelos de Bag-of-Words, TF-IDF ou calcular similaridade pura, você pode transformar o texto diretamente em uma lista de tokens limpos usando o gatilho final as_tokens().

from berna_tjgo_diacde_lib import ProcessLinked

documento_sujo = """
<p>O réu estava <b>correndo</b> risco de vida na comarca de Goiânia.</p>
Acesse o processo em https://tjgo.jus.br ou envie e-mail para [e-mail].
"""

# Monta o pipeline de limpeza profunda
pipeline_nlp = (
    ProcessLinked()
    .remove_html()               # Remove tags <p> e <b>
    .filter_links()              # Remove a URL do TJGO
    .filter_email()              # Remove o e-mail institucional
    .filter_special_characters() # Remove pontuações restantes
    .lemmatize()                 # Reduz palavras (ex: "correndo" -> "correr")
    .remove_stopwords()          # Remove "O", "estava", "de", "para", etc.
)

# Dispara o processamento convertendo direto para lista de tokens
tokens_limpos = pipeline_nlp.as_tokens(documento_sujo)

print(tokens_limpos)
# Saída provável: ['réu', 'correr', 'risco', 'vida', 'comarca', 'goiânia', 'acesse', 'processo', 'enviar', 'email]

Métodos Disponíveis (via TextUtils)

Nota sobre Parâmetros: Métodos iniciados com filter_ permitem o uso opcional do parâmetro change_to para definir um texto de substituição (útil para anonimização).

Método	Descrição
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).
normalizacao_hibrida	Aplica um processo híbrido: Lematização para substantivos/adjetivos e Stemming seletivo para verbos/advérbios, com limpeza de pontuação e filtro de tamanho.
remove_html	Remove tags HTML via BeautifulSoup.
remove_stopwords	Remove palavras comuns (ex: "e", "de", "o").
filter_special_characters	Remove caracteres especiais; substitui pelo change_to (default="").
filter_spaces	Padroniza múltiplos espaços; substitui pelo change_to (default=" ").
filter_numbers	Remove caracteres numéricos; substitui pelo change_to (default="").
filter_links	Remove links; substitui pelo change_to (default="").
filter_email	Remove e-mails; substitui pelo change_to (default="").
filter_cnpj/cpf/rg	Filtra documentos (CNPJ, CPF, RG); substitui pelo change_to (default="").
filter_cep/oab	Filtra códigos (CEP, OAB); substitui pelo change_to (default="").
lower	Converte os caracteres para sua forma em minúsculo.

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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 (cosseno): Mede o cosseno do ângulo entre dois vetores não nulos em um espaço multidimensional.
• Índice de Jaccard (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.cosseno
jaccard_similarity = similarity_calculator.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 Licença Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0). Você pode compartilhar, adaptar e construir sobre o material, desde que atribua crédito apropriado, não use o material para fins comerciais e distribua suas contribuições sob a mesma licença. Para mais informações, consulte o arquivo LICENSE.

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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]*