
Neste episódio, mergulhamos no papel crítico da preparação e limpeza de dados na construção de LLMs aplicados ao setor jurídico. Discutimos técnicas como normalização, lematização, NER e vetorização, além das implicações éticas, computacionais e semânticas envolvidas. Ao explorar desde erros sutis até vieses estruturais, refletimos sobre como dados de qualidade são fundamentais para garantir precisão, eficiência e equidade em soluções de IA para o Direito. 🧠 O episódio foi gerado com apoio de Inteligência Artificial a partir do debate coletivo entre professor, monitores e alunos, ocorrido na plataforma Strateegia.digital, durante a disciplina IF1006 - TÓPICOS AVANÇADOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 3 do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação do Centro de Informática da UFPE no semestre 2024.2.