This paper presents exploratory results from the "Novo CorPop Saúde" project, evaluating whether validation by expert linguists improves readability levels compared to AI-generated simplifications. We analyzed original, AI-generated, and human-validated versions of thirty Patient Information leaflets. Using the Flesch Reading Ease Index, two adapted Dale-Chall metrics, and lexicometric analysis, we assessed automatic simplification against human strategies. Results indicate that while AI improves readability scores primarily through text compression, expert linguists prioritize elaborative strategies, maintaining key terminology while providing didactic explanations to fill semantic gaps. This suggests that human intervention plays a key role in balancing terminological precision with communicative accessibility, a nuance that purely reductive AI strategies might overlook. This study provided evidence on the use of the complex and simplified lexical repertoire of medicine leaflets for the "Novo CorPop Saúde".

A divisão silábica é uma tarefa fundamental em aplicações de processamento de linguagem natural (PLN), especialmente na avaliação de leiturabilidade por meio de métricas como o Índice Flesch. Este artigo apresenta o Vidya Syl, um novo algoritmo de divisão silábica implementado em Java, desenvolvido em conformidade com a seção brasileira do Vocabulário Ortográfico Comum da Língua Portuguesa, denominada VOC. A abordagem metodológica adotada consistiu em incrementar, com regras morfológicas e ortográficas, um algoritmo baseado em regras fonológicas e gráficas, até que se tornasse aderente ao VOC. Os resultados experimentais demonstram melhorias tanto em acurácia quanto em cobertura lexical.

Este estudo teve como objetivo atualizar a lista das 3.000 palavras mais frequentes do português do Brasil com base no CorPop de 2018, formado por textos baseados no letramento médio dos leitores do país. A metodologia de atualização utilizada foi comparar frequências do CorPop original com as de outros dois corpora, um baseado no Carolina da USP e outro na Wikipédia, ampliando a base textual. Como resultado, obteve-se uma renovação de 659 palavras, representando 21,97% das originais. Testes comparativos em diferentes ferramentas de análise textual (NILC Metrix, Vidya Text com CorPop original e Vidya Text com CorPop26) evidenciam a influência da lista de palavras mais frequentes no resultado da fórmula de Dale e Chall de 1995.