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language:
- pt
library_name: spacy
pipeline_tag: feature-extraction
tags:
- legal
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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:

```bash
pip install spacy
```

## 2. Carregamento do Modelo:

```Python
import spacy

nlp = spacy.load("model_fato_pedido")
```

## 3. Processamento de Texto:

```Python
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_}")
```