{"id":38252,"date":"2026-05-15T11:41:24","date_gmt":"2026-05-15T15:41:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/?p=38252"},"modified":"2026-05-15T11:41:27","modified_gmt":"2026-05-15T15:41:27","slug":"aplicabilidade-de-modelos-de-linguagem-de-grande-porte-llms-a-classificacao-bibliografica-journal-of-librarianship-and-information-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/2026\/05\/aplicabilidade-de-modelos-de-linguagem-de-grande-porte-llms-a-classificacao-bibliografica-journal-of-librarianship-and-information-science\/","title":{"rendered":"Aplicabilidade de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o bibliogr\u00e1fica \/ Journal of Librarianship and Information Science"},"content":{"rendered":"\n

Aplicabilidade de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o bibliogr\u00e1fica: An\u00e1lise do ChatGPT-4o, DeepSeek e Gemini 2.0 para atribui\u00e7\u00e3o de n\u00fameros da Classifica\u00e7\u00e3o Decimal de Dewey (CDD) \/ Journal of Librarianship and Information Science<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Os resultados indicam que os tr\u00eas modelos lidam bem com n\u00edveis mais amplos de classifica\u00e7\u00e3o, particularmente at\u00e9 o segundo e terceiro d\u00edgitos. O DeepSeek apresentou o melhor desempenho geral, com uma pontua\u00e7\u00e3o m\u00e9dia de correspond\u00eancia de 56,43 em 100, seguido pelo ChatGPT-4o (51,82), enquanto o Gemini 2.0 produziu os resultados mais vari\u00e1veis \u200b\u200bentre os tr\u00eas (45,73). A maioria dos erros ocorre nos n\u00edveis de se\u00e7\u00e3o (terceiro d\u00edgito) e nas primeiras casas decimais, indicando que essas distin\u00e7\u00f5es granulares exigem uma compreens\u00e3o contextual que vai al\u00e9m das capacidades atuais do modelo. Classifica\u00e7\u00f5es incorretas no n\u00edvel principal foram raras (ChatGPT: 9,09%; DeepSeek: 0,91%; Gemini: 8,18%). Curiosamente, a matriz de compensa\u00e7\u00e3o entre os modelos revelou que diferentes modelos t\u00eam desempenhos distintos ao longo dos n\u00edveis hier\u00e1rquicos. O DeepSeek mostrou-se excelente na classifica\u00e7\u00e3o em n\u00edveis mais amplos, enquanto o ChatGPT-4o teve um desempenho melhor na classifica\u00e7\u00e3o em n\u00edveis granulares, indicando o potencial futuro para combina\u00e7\u00f5es de modelos que considerem a hierarquia para a tarefa em quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

#CDD #ChatGPT #DeepSeek #Gemini<\/p>\n\n\n\n

Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1177\/09610006261442170<\/a><\/p>\n\n\n\n

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