Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.O trabalho apresenta uma avaliação de métodos supervisionados de classificação utilizando
como entrada processos judiciais. O sistema judicial brasileiro recebe milhões de
processos por ano, que possuem uma variedade de informações que interessam diversos
atores inclusive o poder executivo. A tarefa de classificar esses processos para análise
em pesquisas específicas é uma tarefa hercúlea sendo uma grande oportunidade para o
uso de algoritmos inteligentes. O trabalho utilizou os algoritmos knn e naive bayses para
classificar os processos judiciais e avaliou a performance dos dois algoritmos. O trabalho
resultou em valores adequados para os dois algoritmos podendo os dois serem usados para
a classificação de processos judiciais.The paper presents an evaluation of supervised learning methods of classification using
as input lawsuits. The Brazilian judicial system receives millions of cases per year, which
have a variety of information that interests research papaer and stakeholders including the
executive power. The task of classifying these processes for analysis in specific searches
is a Herculean task being a great opportunity for the use of intelligent algorithms. The
work utilized the knn and naive bayses algorithms to classify the judicial processes and
evaluated the performance of the two algorithms. The work resulted in adequate values
for the two algorithms, both of which can be used to classify lawsuits
