Purificação Silvano

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City council minutes are typically lengthy and formal documents with a bureaucratic writing style. Although publicly available, their structure often makes it difficult for citizens or journalists to efficiently find information. In this demo, we present CitiLink, a platform designed to transform unstructured municipal meeting minutes into structured and searchable data, demonstrating how NLP and IR can enhance the accessibility and transparency of local government. The system employs LLMs to extract metadata, discussed subjects, and voting outcomes, which are then indexed in a database to support full-text search with BM25 ranking and faceted filtering through a user-friendly interface. The developed system was built over a collection of 120 min made available by six Portuguese municipalities. To assess its usability, CitiLink was tested through guided sessions with municipal personnel, providing insights into how real users interact with the system. In addition, we evaluated Gemini’s performance in extracting relevant information from the minutes, highlighting its performance in data extraction. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.

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O género textual de divulgação científica é fundamental para a disseminação do conhecimento científico de forma acessível e compreensível junto do público não especializado, apresentando estrutura e características diferentes das dos artigos científicos (e.g., Garces-Conejos & Sanchez-Macarro, 1998; Zamboni, 1998). Os estudos sobre as propriedades linguísticas do texto de divulgação científica em português europeu não abundam, sendo a exceção o projeto Promoção da Literacia Científica (Gonçalves & Jorge, 2018). Por outro lado, no âmbito da produção de conteúdo, os grandes modelos de linguagem (LLM), nomeadamente os modelos GPT da OpenAI, ganharam, em pouco tempo, atenção generalizada do público. Sendo recentes, a avaliação da qualidade linguística dos textos produzidos é ainda muito reduzida. Tendo estas premissas em consideração, o presente estudo tem como objetivo avaliar a qualidade linguística das respostas geradas pelo ChatGPT (GPT-3.5) no domínio da cosmetologia, no que respeita às categorias de produtos cosméticos, ingredientes, segurança e eficácia e regulamentação, visando identificar padrões que permitam compreender as diferenças e/ou semelhanças entre o conteúdo gerado pelo LLM e aquele produzido por especialistas humanos no Portal infoCosméticos. Para isso, foram selecionadas vinte questões previamente respondidas e publicadas no portal e, posteriormente, criados quatro prompts distintos com diferentes graus de complexidade, que deram origem a oitenta respostas geradas pelo ChatGPT. As respostas foram, de seguida, analisadas, de acordo com os resultados conduzidos por uma grelha de avaliação linguística composta por 11 perguntas. A análise produziu resultados de diferentes tipos: em termos globais, as respostas escritas pelos especialistas produzem resultados ligeiramente superiores às do ChatGPT; quanto à coesão interfrásica, constatou-se que os textos produzidos por especialistas usam um número reduzido de conectores, contrastando com o uso recorrentemente de marcadores discursivos nos textos do ChatGPT; verifica-se o uso de jargão científico não explicado e uma macroestrutura com ausência do parágrafo da conclusão, nos textos publicados no portal; os textos gerados pelo ChatGPT apresentam uma frequência elevada de repetições e/ou tautologias.

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