Percorrer por autor "JORGE, HUGO FILIPE FERNANDES"
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- Extração de argumentos e categorização de motivações a partir de plataformas de e-Democracy utilizando modelos de linguagem de grande escalaPublication . JORGE, HUGO FILIPE FERNANDES; Conceição, Luis Manuel SilvaA crescente adoção de plataformas digitais para a participação cívica e deliberação pública levanta novos desafios no tratamento automático de grandes volumes de discurso online. Em particular, o domínio da e-democracy exige ferramentas que não apenas identifiquem os argumentos expressos pelos cidadãos, mas que também compreendam as motivações que lhes estão subjacentes. Esta dissertação propõe uma abordagem automatizada para a extração de argumentos e motivações em comentários de debates online, com especial foco na sua representação estruturada e categorização segundo a teoria das necessidades humanas de Max-Neef. Durante o processo de desenvolvimento, foram exploradas diferentes abordagens para a representação semântica do discurso, com base em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e grafos de conhecimento. A solução final incorpora numa pipeline uma componente de recolha automatizada de comentários do Reddit, extração de argumentos e motivações baseada em LLMs locais (via Ollama) ou remotos (via API da OpenAI), categorização de motivações e a construção de um grafo que interliga comentários, argumentos, motivações e respetivas categorias de necessidades. Adicionalmente, foram implementadas duas interfaces em Streamlit: uma para a visualização dos resultados e outra para avaliação automatizada da qualidade das extrações. Esta avaliação, também suportada por LLMs, permitiu comparar diferentes combinações de modelos e aferir a sua coerência e plausibilidade. Os resultados demonstram que a utilização de modelos de raciocínio mais avançados, como o DeepSeek-R1 ou o o4 Mini, conduz a extrações mais coesas e informativas, embora com maior custo computacional. Por outro lado, modelos mais leves, como o LLaMA 3.1:8B ou GPT-4o- Mini, apresentaram tempos de resposta inferiores, mantendo uma qualidade por vezes inferior, mas aceitável. A análise das avaliações realizadas evidencia que soluções locais podem representar alternativas viáveis às opções comerciais, especialmente em contextos com restrições de privacidade ou custo. Esta contribuição espera melhorar sistemas de apoio à decisão em contextos de deliberação em larga escala, oferecendo uma estrutura replicável para a análise motivacional do discurso digital.