Instructions to use DIACDE/NER_FATO_PEDIDO with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- spaCy
How to use DIACDE/NER_FATO_PEDIDO with spaCy:
!pip install https://huggingface.co/DIACDE/NER_FATO_PEDIDO/resolve/main/NER_FATO_PEDIDO-any-py3-none-any.whl # Using spacy.load(). import spacy nlp = spacy.load("NER_FATO_PEDIDO") # Importing as module. import NER_FATO_PEDIDO nlp = NER_FATO_PEDIDO.load() - Notebooks
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Modelo spaCy NER para Identificação de Fatos e Pedidos em Textos Jurídicos
Este repositório contém um modelo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) desenvolvido com a biblioteca spaCy, especialmente treinado para identificar fatos e pedidos em textos jurídicos.
Desenvolvido pela Diretoria de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Estatística do Tribunal de Justiça do Estado de Goiás.
Como Usar
1. Instalação
Para instalar todas as dependências necessárias, execute o seguinte comando:
pip install spacy
2. Carregamento do Modelo:
import spacy
nlp = spacy.load("model_fato_pedido")
3. Processamento de Texto:
texto = "Posta assim a questão e nos termos do art. 226, § 6º da Constituição Federal, cuja redação decorrente da Emenda Constitucional 66/2010 dispõe sobre a dissolubilidade do casamento civil pelo divórcio"
doc = nlp(texto)
for ent in doc.ents:
print(f"{ent.text} -> {ent.label_}")
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