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<!DOCTYPE html>
<html lang="PT-BR">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>MAC0499</title>
<style>
.flexCentered {
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
.pdfContainer {
width: 90vw;
height: 75vh;
margin: 2rem 0
}
.pdfContent {
height: 100%;
width: 50%;
}
body {
box-sizing: border-box;
margin: 2rem 5rem;
}
header {
width: 100%;
height: 20%;
display: flex;
flex-direction: column;
}
</style>
</head>
<body>
<header class="flexCentered">
<h1>MAC0499</h1>
<h2>Proposta de TCC</h2>
</header>
<hr />
<strong>Informações gerais</strong>
<ul>
<li>Aluno: Caio Túlio de Deus Andrade</li>
<li>Orientador: Marcelo Finger</li>
<li>Áreas relacionadas ao trabalho:
<ol>
<li>NLP</li>
<li>NLU</li>
<li>NER</li>
<li>Modelos de linguagem</li>
<li>Transformadores</li>
<li>BERT</li>
<li>Aprendizado ativo</li>
<li>Aprendizado supervisionado</li>
<li>Aprendizado profundo</li>
</li>
</ul>
<section class="pdfContainer flexCentered">
<embed class="pdfContent" src="./proposta.pdf" width="50%" height="50%"
type="application/pdf">
</section>
<article>
<p>
<strong>Resumo</strong>: O TCC abordará a implementação de um etiquetador
de termos sexistas em textos judiciais em cima do modelo BERT. O Aprendizado
do modelo pré-treinado será refinado usando textos de processos judiciais
disponibilizados em parceria com o Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo.
</p>
<p>
Estes textos serão lidos e termos sexistas em falas dos entes jurídicos
serão destacados por uma equipe de advogadas. O dado, agora etiquetado,
será alimentado ao modelo de NLP e, com isso, esperamos obter um etiquetador
capaz de identificar tais vieses.
</p>
<p>
Esse projeto faz parte de uma pesquisa em andamento no grupo de pesquisa
LawGorithm do IME USP, em parceria com a faculdade de direito da PUC-SP.
</p>
</p>
</article>
<hr />
</body>
</html>