celsowm/legal_br_sft

⚖️ Legal BR SFT — Direito Brasileiro para Fine-Tuning Supervisionado

Dataset sintético de perguntas e respostas jurídicas em português, estruturado no formato de chat (system / user / assistant), voltado para o fine-tuning supervisionado (SFT) de modelos de linguagem especializados em Direito Brasileiro.

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📋 Descrição

O legal_br_sft contém 39.251 exemplos de conversas geradas sinteticamente a partir de artigos de 35 diplomas legais/identificadores normativos distintos, cobrindo múltiplas perspectivas de questionamento sobre cada dispositivo.

Cada exemplo segue o formato de chat com três turnos:

• system — define o papel do assistente como especialista na lei em questão
• user — faz uma pergunta jurídica sobre um artigo específico
• assistant — responde com precisão e embasamento legal

Estatísticas:

• 🗂️ Total de exemplos: 39.251
• 🌐 Idioma: Português (pt-BR)
• 📄 Formato: JSONL (chat)
• ✂️ Split disponível: train
• ⚖️ Licença: Apache 2.0
• 🤖 Geração: Sintética
• 🧠 Exemplos com raciocínio estruturado: 25.240
• 🔄 Modos de geração presentes: padrao, hipotetico e raciocinio
• 📚 Diplomas legais cobertos: 35

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📚 Cobertura Legal

Códigos e Estatutos principais

• Código Civil Brasileiro (Lei 10.406/2002) — 10.576 exemplos
• Código de Processo Civil (Lei 13.105/2015) — 6.372 exemplos
• Consolidação das Leis do Trabalho — CLT (Decreto-Lei 5.452/1943) — 5.320 exemplos
• Código de Processo Penal (Decreto-Lei 3.689/1941) — 4.559 exemplos
• Código Penal Brasileiro (Decreto-Lei 2.848/1940) — 2.348 exemplos
• Constituição Federal de 1988 — 1.965 exemplos
• Estatuto da Criança e do Adolescente — ECA (Lei 8.069/1990) — 1.687 exemplos
• Lei de Licitações e Contratos Administrativos (Lei 14.133/2021) — 1.275 exemplos
• Lei de Execução Penal (Lei 7.210/1984) — 1.140 exemplos
• Código Tributário Nacional (Lei 5.172/1966) — 1.128 exemplos
• Código de Defesa do Consumidor — CDC (Lei 8.078/1990) — 742 exemplos
• Código Florestal Brasileiro (Lei 12.651/2012) — 559 exemplos
• Código de Ética e Disciplina da OAB — 381 exemplos
• Súmulas Vinculantes do STF — 350 exemplos

Leis ordinárias

Leis Ordinárias Brasileiras (1988–2024) — 849 exemplos no total, sendo 16 registros no identificador agregado e 833 distribuídos entre 20 leis específicas:

• Lei de Drogas (Lei 11.343/2006) — 153 exemplos
• LGPD — Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018) — 134 exemplos
• Lei Anticorrupção (Lei 12.846/2013) — 81 exemplos
• Lei de Recuperação Judicial e Falências (Lei 11.101/2005) — 75 exemplos
• Lei de Benefícios da Previdência Social (Lei 8.213/1991) — 75 exemplos
• Estatuto dos Servidores Públicos Federais (Lei 8.112/1990) — 45 exemplos
• Lei de Lavagem de Dinheiro (Lei 9.613/1998) — 30 exemplos
• Lei do Processo Administrativo Federal (Lei 9.784/1999) — 30 exemplos
• Lei das Organizações Criminosas (Lei 12.850/2013) — 30 exemplos
• Marco Civil da Internet (Lei 12.965/2014) — 30 exemplos
• Lei dos Crimes Hediondos (Lei 8.072/1990) — 15 exemplos
• Lei de Improbidade Administrativa (Lei 8.429/1992) — 15 exemplos
• Lei dos Juizados Especiais (Lei 9.099/1995) — 15 exemplos
• Lei de Arbitragem (Lei 9.307/1996) — 15 exemplos
• Lei de Interceptação Telefônica (Lei 9.296/1996) — 15 exemplos
• Lei de Crimes Ambientais (Lei 9.605/1998) — 15 exemplos
• Lei dos Juizados Especiais Federais (Lei 10.259/2001) — 15 exemplos
• Estatuto da Pessoa Idosa (Lei 10.741/2003) — 15 exemplos
• Lei Maria da Penha (Lei 11.340/2006) — 15 exemplos
• Lei do Mandado de Segurança (Lei 12.016/2009) — 15 exemplos

Áreas do Direito cobertas

• civil, processual_civil
• penal, processual_penal, execucao_penal
• trabalhista
• constitucional
• administrativo
• tributario
• previdenciario
• consumidor
• ambiental
• infancia_juventude
• etica_oab
• sumula_vinculante
• variada

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📦 Estrutura dos Dados

Cada registro possui dois campos: messages e metadata.

Campo messages

Lista de dicionários no formato chat, compatível com o padrão ChatML / Transformers:

[
  {
    "role": "system",
    "content": "Você é um assistente especialista em Direito Brasileiro, com foco em Código Civil Brasileiro (Lei 10.406/2002)."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Quais são os requisitos para a validade de um negócio jurídico conforme o Art. 104 do Código Civil?"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "Conforme o Art. 104 do Código Civil, a validade do negócio jurídico requer..."
  }
]

Campo metadata

• dataset — identificador interno do corpus (ex: CC2002, CLT, CF88, LEIS_ORD)
• lei — nome completo do diploma legal ou identificador normativo de origem
• area — área do direito
• artigo_origem — artigo que gerou a pergunta (ex: Art. 104)
• tipo_pergunta — categoria da pergunta
• modo_geracao — modo usado na geração (padrao, hipotetico ou raciocinio)
• tem_raciocinio — indica se o exemplo inclui raciocínio estruturado
• raciocinio_estruturado — raciocínio textual em passos; fica vazio quando tem_raciocinio é false
• texto_original — texto integral do artigo utilizado como base
• fonte — fonte da legislação

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🗂️ Categorias de Perguntas

Cada artigo é abordado por múltiplas perspectivas, entre as principais:

• Factual direta — o que o artigo estabelece objetivamente
• Aplicação prática — como o artigo se aplica em caso concreto
• Consequências jurídicas — o que ocorre com o descumprimento
• Sujeitos protegidos ou obrigados — quem a norma atinge
• Diferença entre incisos/parágrafos — distinções internas ao artigo
• Interpretação judicial — como STF, TST, STJ ou Tribunal de Ética da OAB interpretam o dispositivo
• Relação com direitos fundamentais — conexão com o catálogo constitucional
• Uso por advogado — como o artigo seria utilizado em defesa ou petição
• Linguagem acessível — explicação para o cidadão leigo
• Requisitos legais — etapas ou condições exigidas pelo artigo
• Nulidade e anulabilidade — consequências processuais do descumprimento
• Impacto de reformas — efeito de alterações legislativas (ex: Reforma Trabalhista)
• Sanções — penalidades previstas ou decorrentes do artigo
• Elementos do tipo penal — para artigos do Código Penal e leis especiais

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🧪 Exemplo de Uso

Com 🤗 datasets

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("celsowm/legal_br_sft", split="train")
print(ds[0]["messages"])
print(ds[0]["metadata"])

Filtrar por lei ou área

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("celsowm/legal_br_sft", split="train")

# Apenas CLT
clt = ds.filter(lambda x: x["metadata"]["dataset"] == "CLT")

# Apenas área penal
penal = ds.filter(lambda x: x["metadata"]["area"] == "penal")

Fine-tuning com trl (SFTTrainer)

from datasets import load_dataset
from trl import SFTTrainer, SFTConfig

dataset = load_dataset("celsowm/legal_br_sft", split="train")

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    args=SFTConfig(output_dir="legal-br-model"),
    train_dataset=dataset,
)
trainer.train()

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⚠️ Limitações

• Os dados são sintéticos: gerados por LLM a partir dos textos legais, sem revisão jurídica humana. Podem conter imprecisões ou simplificações.
• A cobertura é desigual entre os diplomas: o Código Civil concentra cerca de 27% dos exemplos, enquanto várias leis ordinárias têm apenas 15 exemplos cada.
• Os nomes dos tipo_pergunta no metadata não são padronizados — há muitas variações de nomenclatura para categorias equivalentes, resultado do processo de geração.
• Não substitui aconselhamento jurídico profissional.

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📄 Licença

Apache 2.0

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🙋 Autor

Criado por @celsowm.