Substitui o gitGraph do Mermaid (ilegível com 3.437 commits) por uma timeline interativa com eixo temporal real, filtros por instituição, tipo de documento e pessoas mencionadas (extraidas via NER local com pierreguillou/ner-bert-base-cased-pt-lenerbr).
Pet16704 — Linha do Tempo Processual
Visualização interativa da linha do tempo dos autos vinculados Pet16704 (STF) — um ponto por documento, agrupado pela instituição de origem (Relatoria, PGR, Polícia Federal, Partes e Defesas, Secretaria e Cartório) e posicionado pela data real de juntada.
Ver a página publicada: (preencha aqui o link do GitHub Pages depois do primeiro deploy)
Por que isso existe
O material de origem trazia um gitGraph do Mermaid com um commit por documento (3.437 no total).
Isso não escala: o Mermaid posiciona commits em sequência fixa, sem eixo temporal real, e o SVG
gerado saía em 16.368 × 40 px — ilegível. As descrições também vinham truncadas em ~100
caracteres pelas tags do Mermaid.
Este projeto troca aquele gráfico por uma timeline de verdade:
- eixo X com datas reais (não sequência de commits) e zoom/pan sobre o período;
- uma faixa de visão geral (histograma mensal empilhado por instituição) para navegar entre o período parado (2018–2025) e a explosão de atividade em 2026;
- textos completos, sem truncamento, extraídos de
TIMELINE.md; - filtros por instituição, tipo de documento e pessoas mencionadas;
- uma visão em tabela (ordenável, pesquisável) como alternativa acessível ao gráfico.
Estrutura do repositório
index.html página estática (self-contained: HTML + CSS + JS, sem build step)
docs.json um registro por documento (id, instituição, data, texto completo, tipo, pessoas)
people.json catálogo de pessoas identificadas: {key, count, role}
pipeline/ scripts e dados intermediários da extração (ver abaixo)
Como os dados foram montados
-
docs.json— cruzamento de duas fontes do dump original (gitgraph.mdpara a instituição de cada documento,TIMELINE.mdpara data/texto completo/arquivo-fonte). Verpipeline/extract.py. -
Tipo de documento — extraído do nome do arquivo-fonte de cada documento (ex.: "Despacho", "Petição", "Procuração", "Certidão"), normalizado com acentuação correta.
-
Pessoas mencionadas (
people.json) — reconhecimento de entidades feito localmente, sem usar o Claude para o texto em si, com o modelopierreguillou/ner-bert-base-cased-pt-lenerbr(BERT treinado no corpus LeNER-Br, de textos jurídicos brasileiros). Rodado sobre os 3.437 textos viapipeline/run_ner.py.Depois da extração bruta (435 nomes distintos), foi feita uma limpeza:
- separação de nomes que o modelo juntou erroneamente com "e" (ex. "Fulano e Beltrano" → duas pessoas), preservando sobrenomes compostos legítimos ("Castro e Silva");
- remoção de nomes de escritórios de advocacia reconhecidos como pessoa por engano;
- descarte de fragmentos de um único token (nomes incompletos, ex. só o primeiro nome);
- junção de variações do mesmo nome por contenção de tokens (ex. "Daniel Vorcaro" → "Daniel Bueno Vorcaro").
Resultado: 292 pessoas distintas. O papel processual de cada uma (Relator/Ministro, Outorgante/Parte, Peticionante, Advogado(a), Investigado(a), Delegado(a) PF, Senador(a), Deputado(a), Alvo de diligência, Perito(a), Testemunha) foi inferido por frases-gatilho perto de cada menção (ex. "Despacho do Relator X", "Procuração de X constituindo Y", "em desfavor de X"). 63% das pessoas (185 de 292) ficaram sem papel classificado ("Mencionado(a)") por falta de um sinal textual próximo confiável — isso é esperado e fica visível na própria página, não escondido.
Limitações conhecidas: isso é reconhecimento automático de entidades em texto livre, não uma base curada. Pode haver nomes não reconhecidos, variações da mesma pessoa não unificadas, e classificações de papel aproximadas. Trate como um ponto de partida para busca, não como fonte definitiva de identidade ou qualificação processual.
Rodando localmente
Não há build step — é HTML/CSS/JS puro. Basta servir a pasta com qualquer servidor estático:
python3 -m http.server 8000
# abrir http://localhost:8000/
Para regerar docs.json e people.json a partir dos dados originais (gitgraph.md,
TIMELINE.md, ambos fora deste repositório), ver os scripts em pipeline/.
Projeto relacionado
vorcaros — visualização em grafo da rede societária (empresas e sócios) ligada às mesmas pessoas que aparecem nesta linha do tempo processual. Os dois projetos olham o mesmo caso por ângulos diferentes: um pela rede de negócios, este pelo andamento processual.
Aviso
Este projeto reúne informações de um processo público em curso no STF. Nomes, datas e descrições refletem o conteúdo dos autos tal como disponibilizado; erros de extração automática (OCR, NER, digitação no material de origem) podem existir. Não constitui manifestação jurídica sobre culpa, inocência ou qualquer qualificação processual das pessoas mencionadas.