@inproceedings{evangelista-souza-2026-uso,
title = "Uso de modelos de linguagem na identifica{\c{c}}{\~a}o de rela{\c{c}}{\~o}es de coer{\^e}ncia da {R}hetorical {S}tructure {T}heory em textos de User-Generated Content",
author = "Evangelista, Pedro Moreno Niella de Souza Sales and
Souza, Jackson Wilke da Cruz",
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-1.46/",
doi = "10.5753/stil.2026.29490",
pages = "546--550",
abstract = "Este trabalho investiga a identifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de rela{\c{c}}{\~o}es ret{\'o}ricas Rhetorical Structure Theory (RST) em User-Generated Content, utilizando Sinalizadores Discursivos (SDs) como evid{\^e}ncias de coer{\^e}ncia sob a {\'o}tica da RST. A baixa cobertura de conectivos cl{\'a}ssicos (19{\%}) motiva um pipeline comparativo com heur{\'i}sticas l{\'e}xicas, Support Vector Machine e fine-tuning do BERTimbau no corpus DANTEStocks (4.048 tweets financeiros). O BERTimbau alcan{\c{c}}ou 95{\%} de acur{\'a}cia e 93{\%} de F1-Score ponderado; contudo, o desbalanceamento entre classes restringe o F1-Macro a 53{\%}, evidenciando que a modelagem contextual profunda mitiga o ru{\'i}do lingu{\'i}stico do UGC, mas n{\~a}o resolve o problema de desbalanceamento."
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<title>Uso de modelos de linguagem na identificação de relações de coerência da Rhetorical Structure Theory em textos de User-Generated Content</title>
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<abstract>Este trabalho investiga a identificação automática de relações retóricas Rhetorical Structure Theory (RST) em User-Generated Content, utilizando Sinalizadores Discursivos (SDs) como evidências de coerência sob a ótica da RST. A baixa cobertura de conectivos clássicos (19%) motiva um pipeline comparativo com heurísticas léxicas, Support Vector Machine e fine-tuning do BERTimbau no corpus DANTEStocks (4.048 tweets financeiros). O BERTimbau alcançou 95% de acurácia e 93% de F1-Score ponderado; contudo, o desbalanceamento entre classes restringe o F1-Macro a 53%, evidenciando que a modelagem contextual profunda mitiga o ruído linguístico do UGC, mas não resolve o problema de desbalanceamento.</abstract>
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%X Este trabalho investiga a identificação automática de relações retóricas Rhetorical Structure Theory (RST) em User-Generated Content, utilizando Sinalizadores Discursivos (SDs) como evidências de coerência sob a ótica da RST. A baixa cobertura de conectivos clássicos (19%) motiva um pipeline comparativo com heurísticas léxicas, Support Vector Machine e fine-tuning do BERTimbau no corpus DANTEStocks (4.048 tweets financeiros). O BERTimbau alcançou 95% de acurácia e 93% de F1-Score ponderado; contudo, o desbalanceamento entre classes restringe o F1-Macro a 53%, evidenciando que a modelagem contextual profunda mitiga o ruído linguístico do UGC, mas não resolve o problema de desbalanceamento.
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[Uso de modelos de linguagem na identificação de relações de coerência da Rhetorical Structure Theory em textos de User-Generated Content](https://aclanthology.org/2026.stil-1.46/) (Evangelista & Souza, STIL 2026)
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