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|title=Obtenção do Arcabouço Legal por meio da Adição das Remissões Externas aos Documentos Legais(Obtaining Legal Framework by Linking Legal Document's External Remissions)
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|volume=Vol-2228
|authors=Francisco de Oliveira,José M. Parente de Oliveira
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==Obtenção do Arcabouço Legal por meio da Adição das Remissões Externas aos Documentos Legais(Obtaining Legal Framework by Linking Legal Document's External Remissions)==
https://ceur-ws.org/Vol-2228/paper8.pdf
Obtenção do Arcabouço Legal por meio da Adição das
Remissões Externas aos Documentos Legais
Francisco de Oliveira1 , José M. Parente de Oliveira1
1
Instituto Tecnológico de Aeronática (ITA)
São José dos Campos – SP – Brazil
{francisco.sismicro@gmail.com, parente@ita.br}
Abstract. Legal documents have internal and external relationships. The hy-
pothesis of this research is that the addition of external references between legal
documents allows recovering the legal framework about a certain subject mat-
ter. To achieve this, legal documents were converted into RDF triples associated
with a legal ontology. The resultant dataset was stored into a repository that
allows SPARQL queries to be issued. The relevance of the data returned was
classified by legal experts. The positive correlation of the measures assures the
high similarity of the classification made by the specialists. F-Measure metric
was applied and showed values, on average, twice the values obtained in the
Google search engine, that has been adjusted to focus on the legal domain.
Keywords: RDF, Ontology, Linked Open Data, Law
Resumo. Documentos legais possuem relacionamentos internos e externos. A
hipótese desta pesquisa é que a adição de referências externas entre documen-
tos legais permite recuperar o arcabouço legal sobre um determinado assunto.
Para conseguir isso, documentos legais foram convertidos em triplas RDF asso-
ciadas a uma ontologia legal. O conjunto de dados resultante foi armazenado
em um repositório que permite efetuar consultas SPARQL. A relevância dos da-
dos retornados foi classificada por especialistas legais. A correlação positiva
das medidas assegura a alta similaridade da classificação feita pelos especial-
istas. A aplicação da Medida-F mostrou valores, em média, o dobro dos valores
obtidos no buscador do Google, que foi ajustado para focar no domı́nio legal.
Palavras-Chave: RDF, Ontologia, Dados Ligados Abertos, Lei
1. Introdução
Desde o lançamento da web comercial em 1991 até os dias de hoje, o que se viu foi a
explosão do volume de dados disponı́veis [Baeza-Yates 2013], distribuı́dos em diversos
domı́nios. Entre os vários campos de informação disponı́veis na web está o domı́nio legal
cujos principais provedores são os órgãos governamentais. A importância do domı́nio
legal se faz presente no cotidiano de empresas, governos e, também, dos cidadãos. As
normas, em sua maioria, são desconhecidas dos cidadãos comuns. Isso tem várias causas,
entre elas a quantidade e a complexidade inerente ao domı́nio legal.
Além do grande número de textos legais publicados, há o alto grau de dependência
entre as normas [Machado 2013], na forma de interligações, que constituem uma rica rede
de informações [Lima 2008]. Por outro lado, em muitas situações do dia a dia é necessário
recuperar o conjunto de dispositivos legais relacionados a um assunto de interesse com o
propósito de encontrar soluções para problemas particulares.
No presente trabalho, um dispositivo legal é considerado como sendo uma unidade
ou fragmento de informação legal. Dessa forma, um dispositivo legal poderá ser um ar-
tigo, um parágrafo, um inciso, uma alı́nea, um item e assim por diante. As interligações
entre os vários dispositivos legais são efetuadas por meio de remissões internas ou ex-
ternas, [Machado 2013], [Machado 2014]. As remissões internas interligam dispositivos
contidos em um mesmo documento legal. As remissões externas referenciam dispositivos
legais que estão em documentos distintos. No exemplo a seguir, o Decreto 2.556 que
regulamenta o artigo 3o. da Lei 9.609, Lei do Software. A Lei 9.609, por sua vez, revoga
a Lei 7.646. Esta lei, também, remete ao Artigo 16 da Lei 5.869. Na Figura 1 foram
destacados apenas os elementos necessários para mostrar os relacionamentos do Decreto
2.556.
Figura 1. Interligações entre dispositivos legais.
O presente artigo tem como objetivo apresentar um método para recuperar o con-
junto de dispositivos legais relevantes sobre um determinado assunto ou tema de inter-
esse. Para tanto, adicionamos as remissões existentes aos documentos legais e assim
acionamos a rede de informações relacionadas. O artigo está organizado da forma que
segue. Na Seção 2 são apresentados alguns trabalhos relacionados. Na Seção 3, apresen-
tamos o método proposto para recuperação do arcabouço legal de interesse. Na Seção 4,
apresentamos os experimentos realizados e os resultados obtidos. Por fim, na Seção 5, ap-
resentamos conclusões sobre o trabalho, as limitações encontradas e possı́veis trabalhos
futuros.
2. Trabalhos Relacionados
Em [Machado 2013] foi realizada uma extensa pesquisa com o objetivo de se criar
um Modelo Conceitual Formal de Relacionamentos do Ordenamento Jurı́dico Positivo
(MROJ). O resultado do esforço de pesquisa é um conjunto de ontologias composto por
Ontologia do Sistema Lógico Jurı́dico, Ontologia da Teoria da Norma Jurı́dica, Ontolo-
gia do Ordenamento Jurı́dico, Ontologia da Sistemática Legal Externa e Ontologia da
Divisão Tricotômica das Pétreas. Como benefı́cios do trabalho o autor cita a expres-
sividade do modelo conceitual, a possibilidade de implementação do modelo em diversas
linguagens ontológicas com diferentes nı́veis de expressividade de acordo com os requisi-
tos computacionais, a interoperabilidade e a possibilidade de publicação do conhecimento
legal e sua respectiva semântica. Tal trabalho serviu aos objetivos da pesquisa em curso
por fornecer a Ontologia da Sistemática Legal Externa, base para a criação das triplas e a
associação da ontologia ao repositório das triplas geradas.
Outro trabalho de conceitualização e modelagem ontológica vem de [Lima 2008]
que desenvolveu na sua tese de doutorado um modelo conceitual que chamou de Modelo
Genérico de Relacionamentos (MGR). O autor aplicou o seu modelo no projeto Coletânea
Brasileira de Normas e Julgados de Telecomunicações por meio de uma pesquisa ação.
O MGR é, segundo seu autor, formado por três entidades principais que são o Conceito,
a Unidade de Informação e o Relacionamento. A partir delas são criadas subclasses para
atender às necessidades do modelo. Como resultado final do modelo, são geradas uma
ontologia para a organização da informação e uma tipologia.
No trabalho de mestrado de [Machado 2010], o autor aproveita o caráter
hierárquico dos textos legais para melhorar o processo de busca de informação do orde-
namento jurı́dico em relação aos métodos convencionais. O autor aplica técnicas ampla-
mente utilizadas em recuperação de informação como a extração de radicais, indexação,
lista de termos, entre outros. Diferentemente da pesquisa aqui relatada, no trabalho do
autor a premissa é a busca do documento legal que contém certa informação, tal como
fazem os mecanismos de buscas.
Na esfera governamental existe o projeto LexML-BR [PRODASEN 2016] que é
baseado numa iniciativa multinacional. Pelo lado brasileiro, esse projeto visa organizar a
informação jurı́dica disponibilizada pelos vários órgãos do governo brasileiro, conforme
[Machado 2013]. Para a realização do objetivo, foi criado um portal de acesso público,
no endereço www.lexml.gov.br, contendo mais de um milhão de documentos entre
os quais aqueles referentes à legislação brasileira. Esse acervo pode ser pesquisado por
meio de termos de busca que podem ser informados no portal. Por meio de algoritmos de
recuperação de informação, é retornada uma lista dos documentos cujos termos de busca
estão na respectiva ementa.
Na Finlândia, há o projeto FinLex [Frosterus 2013]. O projeto tem por finalidade
publicar os dados legais finlandeses como dados ligados abertos mediante a aplicação das
tecnologias de web semântica. A similaridade desse trabalho com o da atual pesquisa é a
disponibilização da informação na forma de dados abertos.
Na Itália, além do projeto LexML-IT, similar ao LexML-BR, há vários esforços
de pesquisa, como, por exemplo, [Soria 2007] que, por meio de anotação semântica em
textos legais italianos, procurou melhorar a recuperação de informação jurı́dica.
Na área de conformidade legal encontra-se o trabalho alemão de
[Thatmann 2014], cuja finalidade foi prover uma ontologia lightweight para repre-
sentar o Ato Federal Alemão para Proteção de Dados (BDSG). Utiliza ontologia legal
para tratar documentos jurı́dicos alemães relacionados à conformidade de SaS (Software
as service).
3. Método para Recuperação do Arcabouço Legal
O método consiste em explicitar as remissões internas e externas existentes nos docu-
mentos legais de forma a percorrer a rede de interligações dos documentos. A Figura 2
apresenta um esquema do método, contendo as etapas e produtos intermediários e final.
Na sequência, o método é apresentado em detalhes.
Figura 2. Abordagem utilizada para solucionar o problema
3.1. Etapa 1 - Capturar os arquivos contendo os textos legais
Os documentos legais estão contidos em arquivos de computador de variados formatos,
sendo os mais comuns o HTML, o DOC, o RTF e o PDF. Neste trabalho optou-se por tra-
balhar apenas com os documentos no formato HTML, que é o formato padrão atual para
a publicação da legislação. A Tabela 1 apresenta um resumo dos formatos de documentos
coletados em 06 de Agosto de 2017.
Formato do documento Número de arquivos
HTML 70.016
PDF 8.302
DOC/RTF 1.737
Total 80.055
Tabela 1. Formatos de documentos legais
Após o download dos arquivos HTMLs, foi necessária uma reorganização dos ar-
quivos legais, eliminação de redundâncias e separação dos arquivos que serão convertidos
para RDF (leis, decretos e decretos-lei). Depois desta reorganização, o total de arquivos
HTML a serem convertidos reduziu de 70.016 para 35.314 arquivos.
3.2. Etapa 2 - Converter o documento legal para a forma de triplas RDF
RDF - Resource Description Framework é uma linguagem formal com especificação
definida por The World Wide Web Consortium (W3C) (https://www.w3.org/
RDF/). Fornece uma maneira de descrever os recursos através de metadados na forma
de triplas. Uma tripla é um conjunto ordenado formado por três elementos: um sujeito,
um predicado e um objeto, nesta ordem. Como as triplas referenciam sujeitos e objetos,
elas podem ser interligadas com outras triplas que se refiram ao mesmo recurso ou objeto.
Assim, RDF forma um grafo rotulado e dirigido para representação de informações na
Web.
A conversão dos documentos do formato HTML para o formato RDF é feita por
meio de um programa de computador, aqui chamado de File Parser, criado especifica-
mente para essa finalidade, que escaneia o diretório contendo os arquivos HTML. Cada
arquivo HTML é passado para o File Parser que faz a conversão por meio de rotinas de
tratamento de texto. A conversão é mediada pela ontologia Ontologia Sistemática Externa
Legal de [Machado 2013], que foi modificada e estendida, ver Figura 3. A conversão uti-
lizou a parte da articulação da ontologia, em destaque no retângulo na parte superior da
figura.
Figura 3. Ontologia Legal modificada e estendida
3.3. Etapa 3 - Armazenar as triplas em um repositório de triplas (triplestore)
Para efeito deste trabalho de pesquisa, o triplestore escolhido foi o TDB que faz parte
do projeto de software Apache Jena, disponı́vel em https://jena.apache.org/.
É um repositório de triplas que pode ser acessado diretamente por meio da API Jena ou
como um enpoint SPARQL. O File Parser gera um arquivo RDF serializado no formato
Turtle. Depois envia-o para o triplestore por meio da API do Jena.
3.4. Etapa 4 - Disponibilizar o acesso às triplas por meio de um endpoint SPARQL
O acesso às triplas é disponibilizado por meio de um endpoint SPARQL. Neste trabalho
optou-se pelo servidor Fuseki, que também faz parte do Apache Jena. Para os experimen-
tos especı́ficos deste trabalho, as queries (consultas) SPARQL foram enviadas diretamente
de um programa em Java que utiliza a API do Jena.
3.5. Etapa 5 - Disponibilizar os arquivos legais como datasets RDF
Todas as triplas armazenadas no repositório também estão disponı́veis em arquivos RDF
serializados em Turtle. Os conjuntos de dados (datasets) RDF podem ser publicados na
forma e sob os princı́pios de dados ligados abertos.
4. Experimentos e Resultados
Nesta seção são apresentados os experimentos realizados e os resultados obtidos nestes
ensaios.
4.1. Experimentos
A conversão dos 35.314 documentos legais (em HTML) gerou 1.930.236 triplas no
repositório. No quadro da Figura 4 tem-se os quantitativos de predicados pertencentes
às triplas convertidas. Neste quadro, o nome do predicado está na coluna Predicado e a
quantidade correspondente de ocorrências, geradas na conversão, está na coluna Quan-
titativo. Os predicados são oriundos da ontologia legal adotada. São responsáveis pela
interligação das triplas de itens legais geradas. Dessa maneira, explicitam as remissões.
Por exemplo, o predicado lex:regulamentadoPor liga um item legal A, sujeito da tripla,
relacionado a um item legal B, objeto da tripla, de forma que B é a regulamentação legal
de A. Nas colunas da esquerda na primeira linha do quadro da Figura 4, há o registro de
1.284 ocorrências para esse predicado.
Figura 4. Quantitativo de Predicados
Os experimentos consistiram de consultas por meio de termos relativos a certos
temas. Os temas testados foram definidos aleatoriamente. São eles:
• (ACP) acumulação cargo público
• (DCO) direito consumidor
• (DHE) direitos humanos escola
• (FFI) fraude financeira
• (AIN) acesso informação
• (MIL) meios ilı́citos
• (PRV) prevaricação
• (PCR) programa computador registrado
• (VDO) violência doméstica
• (TRD) tratamento desumano.
As consultas foram regidas por um conjunto de algoritmos. O principal deles é o Algo-
ritmo sparqlQuery, que e´ mostrado a seguir em Algoritmo 1. Este recebe os termos de
busca e ativa as subconsultas que fazem as buscas e retornam as triplas que casam com os
termos informados. Para cada tripla retornada, o algoritmo faz a busca das triplas vizinhas
até a distância de dois nós.
Data: Lista de termos
Result: Lista de triplas de dispositivos legais
triples = getQueryResults(Lista de termos);
while exists triple in triples do
read current triple;
add triple to Result;
neighbours = getNeighbours(triple(subject));
while exists neighbour in neighbours do
read current neighbour;
add neighbour to Result;
nextNeighbours = getNextNeighbours(neighbour(object));
while exists nextNeighbour in nextNeighbours do
read current nextNeighbour;
add nextNeighbour to Result;
end
end
end
Algorithm 1: sparqlQuery
A análise da relevância dos resultados das consultas se deu em duas etapas. Em
primeiro lugar, os dispositivos legais retornados na forma de triplas RDF foram submeti-
dos à apreciação de dois advogados. Cada um deles, pré-classificou cada tripla retornada
como relevante ou não relevante em relação ao respectivo tema de busca.
Após a pré-classificação feita pelos advogados, a relevância dos resultados foi cal-
culada com base nas métricas de Precisão, Cobertura e Medida-F, comumente utilizadas
na área de Recuperação de Informação [Manning et al. 2008], que são definidas a seguir.
• Precisão (Precision): É uma medida que indica qual é a fração dos resultados
retornados que são relevantes para as necessidades de informação.
• Cobertura (Recall): Indica qual fração de documentos relevantes na coleção
foram retornados pelo sistema.
• Medida-F (F-measure): É utilizada para balancear eventuais distorções oriun-
das do cálculo da precisão ou cobertura. A Medida-F (F-measure) é a média
harmônica entre as duas medidas anteriores.
4.2. Resultados
A classificação de relevância das triplas retornadas foi compilada, juntamente com os
cálculos das métricas, e estão representados na Figura 5.
Figura 5. Resultados: Precisão, Cobertura e Medida-F
Os dados da figura foram utilizados para o cálculo da correlação da classificação
feita pelos especialistas. Este cálculo objetiva verificar se os dados permitem uma
classificação consistente. Eventuais divergências na classificação, observáveis na tabela,
podem ter diversas causas, entre elas a própria subjetividade do classificador. O resultado
da correlação é apresentado no final desta seção.
Com o propósito de obter mais evidências a respeito dos benefı́cios do método ap-
resentado, as consultas anteriormente realizadas foram replicadas no buscador do Google
(www.google.com/search). Para fazer as buscas no mecanismo do Google, os
seguintes critérios foram adotados:
• Indicação do site de busca - para restringir a pesquisa às páginas contendo
preferencialmente documentos legais, o site de busca foi restrito ao site ofi-
cial www.planalto.gov.br. Com isso, tentou-se eliminar o aspecto mul-
tidomı́nio do buscador. Isso foi feito por meio do uso de site:www.planalto.gov.br
junto aos termos de busca no campo de pesquisa do buscador.
• Critério de relevância - a classificação feita pelo especialista 1 foi adotada,
aleatoriamente, como critério de relevância.
• Limitação da classificação de relevância a um subconjunto das páginas retor-
nadas em cada busca - foram consideradas as primeiras dez páginas retornadas.
Para o cálculo da precisão, o quociente utilizado foi o menor valor entre 10 e o
número de triplas retornadas conforme a Figura 5. Para o cálculo da cobertura, o
quociente utilizado foi o menor valor entre 10 e o número de resultados relevantes
classificados pelo especialista 1. Por exemplo, a busca por Direitos humanos
escola retornou 13 triplas na consulta SPARQL, sendo que 6 delas foram
classificadas como relevantes pelo especialista 1. Então foi utilizado o valor 10
como denominador para o cálculo de precisão, min(10, 13). E o denominador 6
foi destacado para o cálculo de cobertura, min(6, 10).
A Figura 6 mostra um trecho do retorno de busca no Google. De acordo com
especificação anterior, apenas os primeiros dez itens retornados foram considera-
dos para a aplicação das métricas. Aqueles documentos resultantes da busca que,
segundo o especialista no domı́nio legal, foram classificados como relevantes, re-
ceberam uma marcação ao lado esquerdo do item correspondente. Esta marcação
foi feita por meio do sı́mbolo X como se observa na figura.
Figura 6. Retorno parcial de busca no Google.
As métricas aplicadas aos resultados das buscas efetuadas no Google,
considerando-se os critérios e restrições acima, são apresentadas na Figura 7. Além
dos resultados especı́ficos para o Google, a figura também mostra a Medida-F obtida
na classificação do especialista 1 para efeito de comparação.
Os mecanismos de buscas em geral, devido às suas caracterı́sticas multidomı́nio,
não são bons parâmetros para comparações. Por esse motivo, no presente experimento,
houve a necessidade de restringir as buscas ao domı́nio legal conforme destacado acima
em Indicação do site de busca.
A Figura 8 apresenta graficamente o resultado do cálculo da correlação das
classificações feitas pelos especialistas. O propósito é verificar se os dados obtidos nos re-
tornos das consultas às triplas legais permitem uma classificação consistente. O resultado
da medida estatı́stica foi uma correlação positiva, no valor de 0,98. Esse resultado cor-
robora a intenção de que os itens legais retornados na consulta, pela aplicação do método
proposto, fornecem subsı́dios para a classificação da relevância.
Figura 7. Resultados das buscas no Google.
Figura 8. Correlação das classificações dos especialistas
Os resultados da métrica de Medida-F calculada comparativamente para o Espe-
cialista 1 e para o Google são apresentados na Figura 9. As linhas de tendência das duas
medidas evidenciam a vantagem do método adotado nesta pesquisa sobre os resultados
do buscador mais usado na atualidade.
5. Conclusão
Essa pesquisa abordou o problema de recuperar o arcabouço legal por meio da adição das
remissões externas aos textos legais. O caminho para viabilizar este objetivo passou pela
utilização de uma ontologia legal e conceitos e tecnologias da web semântica. O pro-
jeto e implementação de um método para coletar os textos legais, convertê-los em triplas
RDF e armazená-las num triplestore, também fez parte da trilha. A complementação do
caminho se deu pelas consultas ao repositório em linguagem SPARQL que possibilitam
a recuperação do arcabouço legal. Os resultados foram avaliados por meio do uso de
métricas do campo da Recuperação de Informação. Os resultados da pesquisa apresen-
Figura 9. Gráfico de Resultados: Google
taram Medida-F, em média, igual ao dobro daquelas obtidas no buscador do Google, que
foi ajustado para focar no domı́nio legal.
A conversão dos documentos legais para o formato RDF precisa de
aperfeiçoamentos. Os problemas concentram-se nos conteúdos dos arquivos em HTML.
A lı́ngua portuguesa e sua acentuação caracterı́stica trouxe dificuldades à execução do
projeto. Outro problema encontrado foi a ocorrência de documentos legais mal formados,
com marcação incompleta, com erros de digitação ou com nomenclatura não padronizada.
O software construı́do para efetuar as consultas tem vários pontos a melhorar ou evoluir.
Por isso tudo, vislumbra-se uma série de possibilidades de melhoria, complementação ou
evolução do presente trabalho.
A automatização da coleta dos arquivos com os textos legais é importante para
a manutenção e atualização da base de triplas RDF, assim como a melhoria do con-
versor ( File Parser) é outra necessidade. Tanto a interpretação sintática dos documen-
tos legais originais quanto sua representação por meio de triplas devem ser melhoradas.
Também, requer-se o aprimoramento da ontologia legal, mediante novas extensões. Outro
aspecto a considerar em relação ao presente trabalho, seria complementá-lo com os resul-
tados de pesquisas nos campos da recuperação de informação e do processamento de
linguagem natural. O campo da semântica dos conteúdos revela-se promissor. Recuperar
o arcabouço legal de maneira que os dispositivos de semântica similar aos argumentos de
busca sejam retornados é tarefa em aberto.
6. Agradecimentos
É importante destacar e agradecer a contribuição dos advogados, Dr. Joaquim Carlos
Paixão Júnior e Dr. Danilo Bueno Berber, que participaram ativamente efetuando a
classificação da relevância dos resultados das buscas por dispositivos legais.
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