@inproceedings{mancini-lopes-2026-inferencia,
title = "Infer{\^e}ncia Textual Zero-Shot em Portugu{\^e}s: Especializa{\c{c}}{\~a}o Lingu{\'i}stica vs. Racioc{\'i}nio Expl{\'i}cito em Modelos de Linguagem Compactos",
author = "Mancini, Gabriel Silvestre and
Lopes, Marcos",
editor = "Barbosa, Bryan Khelven da Silva and
Paes, Aline and
Felippo, Ariani Di",
booktitle = "Proceedings of the 17th {B}razilian Symposium in Information and Human Language Technology",
month = oct,
year = "2026",
address = "Cuiab{\'a}, Mato Grosso, Brazil",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2026.stil-1.42/",
doi = "10.5753/stil.2026.33338",
pages = "512--521",
abstract = "Este trabalho investiga a capacidade inferencial de modelos de linguagem de pequeno e m{\'e}dio porte (at{\'e} 9B de par{\^a}metros) na tarefa de Infer{\^e}ncia em Linguagem Natural (NLI) em portugu{\^e}s brasileiro, em regime estritamente zero-shot. Partindo da defini{\c{c}}{\~a}o formal de acarretamento como preserva{\c{c}}{\~a}o de condi{\c{c}}{\~o}es de verdade, uma rela{\c{c}}{\~a}o dedutiva na classifica{\c{c}}{\~a}o peirceana [Peirce 1932], comparamos modelos especializados em portugu{\^e}s (Sabi{\'a}, Bode, Gaia) com modelos multil{\'i}ngues equipados com mecanismos expl{\'i}citos de racioc{\'i}nio e destila{\c{c}}{\~a}o de conhecimento (Qwen3, Gemma 2, Ministral 3) no ASSIN 2 e em um dataset sint{\'e}tico controlado, fundamentado em acarretamento por inclus{\~a}o lexical (hipon{\'i}mia / hiperon{\'i}mia). Os resultados indicam que racioc{\'i}nio expl{\'i}cito e destila{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o mais decisivos do que adapta{\c{c}}{\~a}o monol{\'i}ngue isolada, e que acur{\'a}cia elevada no ASSIN 2 pode superestimar a compet{\^e}ncia inferencial ao confundir similaridade distribucional indutiva com preserva{\c{c}}{\~a}o dedutiva de condi{\c{c}}{\~o}es de verdade."
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<title>Inferência Textual Zero-Shot em Português: Especialização Linguística vs. Raciocínio Explícito em Modelos de Linguagem Compactos</title>
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<abstract>Este trabalho investiga a capacidade inferencial de modelos de linguagem de pequeno e médio porte (até 9B de parâmetros) na tarefa de Inferência em Linguagem Natural (NLI) em português brasileiro, em regime estritamente zero-shot. Partindo da definição formal de acarretamento como preservação de condições de verdade, uma relação dedutiva na classificação peirceana [Peirce 1932], comparamos modelos especializados em português (Sabiá, Bode, Gaia) com modelos multilíngues equipados com mecanismos explícitos de raciocínio e destilação de conhecimento (Qwen3, Gemma 2, Ministral 3) no ASSIN 2 e em um dataset sintético controlado, fundamentado em acarretamento por inclusão lexical (hiponímia / hiperonímia). Os resultados indicam que raciocínio explícito e destilação são mais decisivos do que adaptação monolíngue isolada, e que acurácia elevada no ASSIN 2 pode superestimar a competência inferencial ao confundir similaridade distribucional indutiva com preservação dedutiva de condições de verdade.</abstract>
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%Y Barbosa, Bryan Khelven da Silva
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%I Association for Computational Linguistics
%C Cuiabá, Mato Grosso, Brazil
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%X Este trabalho investiga a capacidade inferencial de modelos de linguagem de pequeno e médio porte (até 9B de parâmetros) na tarefa de Inferência em Linguagem Natural (NLI) em português brasileiro, em regime estritamente zero-shot. Partindo da definição formal de acarretamento como preservação de condições de verdade, uma relação dedutiva na classificação peirceana [Peirce 1932], comparamos modelos especializados em português (Sabiá, Bode, Gaia) com modelos multilíngues equipados com mecanismos explícitos de raciocínio e destilação de conhecimento (Qwen3, Gemma 2, Ministral 3) no ASSIN 2 e em um dataset sintético controlado, fundamentado em acarretamento por inclusão lexical (hiponímia / hiperonímia). Os resultados indicam que raciocínio explícito e destilação são mais decisivos do que adaptação monolíngue isolada, e que acurácia elevada no ASSIN 2 pode superestimar a competência inferencial ao confundir similaridade distribucional indutiva com preservação dedutiva de condições de verdade.
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Markdown (Informal)
[Inferência Textual Zero-Shot em Português: Especialização Linguística vs. Raciocínio Explícito em Modelos de Linguagem Compactos](https://aclanthology.org/2026.stil-1.42/) (Mancini & Lopes, STIL 2026)
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