Te minologia e e minologia
2025, ol. 32, p. 1 a 43
Ligação de con eúdos Tu inio nuo oda
ISN 2669-2198 (online elek oninis) (em inglês)
Di ei os au o ais © 2025 Mojca Pecman. Publicado pelo Ins i u o da Língua Li uana. Es e é um a igo de Acesso
Abe o dis ibuído sob os e mos da Licença de A ibuição C ea i e Commons, que pe mi e uso, dis ibuição e
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šal inį.
Recebido po : Gau a: 2025-09-10. Acei o: P iim a: 2025-09-22 1
DEFINIÇÕES DRAFTING pa a os concei os e e mos
eme gen es em cu so de mudança semân ica den o da base
de conhecimen os das a es: um p o ocolo pa a a
in eg ação de LLMS em análise e minológica po meio de expe imen ação
Abo dagem
Naujų są okų i seman iniu poslinkiu pasižyminčių e minų apib ėžčių engimas
ARTES bases de conhecimen os kon eks e: didžiųjų kalbos modelių in eg a imo į
e minologinę analizę ekspe imen inis p o okolas
MOJCA PECMAN (em inglês)
Uni e sidade de Pa is Ci é
E-mail: mojca.pecman@u-pa is.
ORCID ID: h ps: o cid.o g/0000-0002-6753-1936 Campos de pesquisa: banco de dados de conhecimen o
ARTES, e minologia baseada em co pus, neologismos semân icos, elabo ação de de inições
e minológicas, IA gene a i a, engenha ia ápida pa a e minologia.
h ps: doi.o g/10.35321/ e m32-02
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Resumo das conclusões
Es e a igo ap esen a um p o ocolo pa a a alia e in eg a e amen as de IA gene a i a (GenAI) no âmbi o da
análise e minológica de e mos eme gen es, seman icamen e ins á eis, ausen es das bases de e mos
es abelecidas. Implemen ado den o da base de conhecimen os ARTES, o p o ocolo apoia os es udan es de
mes ado em adução da Uni e si é Pa is Ci é, na sua a e a de ealiza uma análise e minológica necessá ia
disse a ion. The s udy ocuses pa icula ly on e ms displaying seman ic ins abili y and a ia ion, he eby gi -
ing ise o seman ic neologisms, and on e alua ing he e ec i eness o GenAI in e ie ing exis ing de ini ions
pa a a sua adução e elabo a no as de inições e minológicas pa a ais e mos. Uma pesquisa sob e o uso da
GenAI po es udan es e um es udo expe imen al sob e o concei o de poluição de dados ilus am a abo dagem. Os
esul ados mos am que as e amen as co pus-linguís icas ajudam a es u u a o conhecimen o concei ual e a
a alia c i icamen e os esul ados da GenAI, con i mando a necessidade de supe isão humana. O es udo p opõe um
modelo pa a a cons ução e a aliação ápidas, um p ocesso sis emá ico pa a a cons ução de uma coleção de ins uções e icazes e uma me odologia que combina écnicas de LLM e linguís ica de co pus pa a
e minology managemen .
2
Pala as-cha e: banco de dados de conhecimen o ARTES, e minologia baseada em co pus,
neologismos semân icos, elabo ação de de inições e minológicas, IA gene a i a, engenha ia ápida pa a e minologia.
ANOTACIJA Šiame s aipsnyje p is a omas gene a y inio DI (GDI) į ankių e inimo e minologinių analizės kon eks e
i jų in eg a imo į e minologinės analizės sis emą, aikomą p ipažems, seman iškai nes abiliems, įin as e minų
bazes neį auk iems e minams, p o okolas. Jis, įgy endinamas ARTES conhecimen os bazėje, paleng ina abalho
Pa yžiaus uni e si e o e imo magis an ū os s uden ams, a liekan iems e minologinę analizę, eikalingą
baigiamiesiems da bams. Ty ime p incipalmen e a enção ski iama e minams, ku ie pasižymi seman iniu nes abilumu
i a ian iškumu, odėl ai lemia seman inius neologizmus, bei GDI eiksmingumo a enkan esamas šių e minų
apib ėž is i engian naujas šių e minų apib ėž is į e inimui. Me odą ilius uoja a lik a s uden ų apklausa dėl GDI
naudojimo i ekspe imen inis są okos es udo de poluição de dados (klaidingų duomenų į ašymas). Rezul a ai odo, kad
eks ynų ling is ikos į ankiai padeda s uk ū izuo i koncep ualias žinias, k i iškai į e in i GDI iš es is i pa i ina
žmogaus a liekamos p iežiū os po eikį. Ty ime siūlomas užklausų kū imo i e inimo modelis, sis emingas p ocesas
eiksmingų užklausų inkiniui ku i bei didžiųjų kalbos modelių i eks ynų ling is ikos echnikas sude inan i
e minologijos aldymo me odologija. ESMINIAI ŽODŽIAI: ARTES bases de conhecimen os, eks ynais g indžiama
e minologija, seman iniai neologizmai, e minologinių apib ėžčių engimas, gene a y inis DI, užklausų kū imas
e minologijai.
INTRODUÇÃO
Nes e es udo, ap esen amos o p o ocolo pa a a análise e minológica assis ida po GenAI,
implemen ado no âmbi o do p oje o ARTES. O p o ocolo é especi icamen e concebido pa a
1
abo da concei os eme gen es que ainda não es ão documen ados nas bases de dados
e minológicas exis en es, mas que são cada ez mais u ilizados na li e a u a especializada. Os
concei os eme gen es de em, em p imei o luga , se de inidos. O p ojec o ARTES cen a-se na
c iação dos ecu sos linguís icos e do conhecimen o necessá ios pa a abo da ais concei os,
que mui as ezes dão o igem a a iações e minológicas - o mais ou semân icas - e que são
ge almen e ausen es das bases de e mos es abelecidas (c . L[…]Homme 2024b). Nes e con ex o,
os e mos são analisados u ilizando uma me odologia baseada em co pus e egis ados na base de
conhecimen os ARTES, que unciona an o como base de e mos como como e amen a
2
pedagógica pa a o ensino de e minologia aos u u os adu o es da Uni e si é Pa is Ci é. Além
disso, o ARTES é a i amen e u ilizado pelos es udan es de mes ado como pa e da sua
disse ação de mes ado em e minologia. Todos os anos, os es udan es compila am co po a
compa á eis pa a ealiza análises e minológicas ap o undadas e elabo a egis os de e mos
pa a apoia a adução especializada. Es e es udo p e ende a alia a con ibuição dos g andes
modelos linguís icos (LLMs) pa a a ges ão e minológica nes e con ex o educa i o especí ico e
salien a a impo ância de ealiza uma análise baseada em co pus an es de in e agi com
e amen as de in eligência a i icial gene a i a (GenAI). O es udo ilus a ambém a con ibuição
da e minologia pa a a engenha ia do conhecimen o e a sua ligação, nes e con ex o, com a
in eligência a i icial (Condamines 2022). U ilizando um co pus pilo o compos o po ex os que
ep esen am á ios con ex os de comunicação especializada e semi-especializada em inglês,
analisamos o concei o de poluição de dados po meio de Knowledge-Rich Con ex s (KRCs) (Meye
2001).
1
Disponí el no ende eço: h ps://al ae.u-pa isci e. /a es-aide-a-la- edac ion-de- ex es-scien i iques.
2
A ailable a : h ps://a es.app.uni -pa is-dide o . /a es-sym ony/web/app.php.
3
O signi icado do e mo poluição de dados começou a muda em 2018, o nando-se um candida o
alioso pa a es uda p ocessos de mudança semân ica e os desa ios en ol idos na de inição de
neologismos semân icos. Embo a o e mo seja cada ez mais usado em inglês (jun amen e com
sua con apa e mais es abelecida, a poluição digi al, que é bem documen ada em bases de
e mos), ainda não oi egis ado em g andes bancos de dados e minológicos com seu
signi icado ecém-eme gen e. Es e es udo desc e e as ases de um p o ocolo expe imen al
concebido pa a explo a e a alia a con ibuição das e amen as GenAI pa a o abalho
e minológico, com especial a enção à elabo ação de de inições. O objec i o é ealiza uma
adap ação in o mada do cu ículo de e minologia no p og ama de mes ado pa a o ano
académico de 2025-2026. A in eg ação de e amen as GenAI na ges ão do semes e ambém é
mo i ada pela e olução das necessidades dos es udan es iden i icadas a a és de uma
pesquisa cujos esul ados são ap esen ados nes e es udo. É ambém impulsionado pelos
3
equisi os do Mes ado Eu opeu em T adução (EMT), acompanhado do Mes ado ILTS em
2009. A úl ima e são do quad o de compe ências EMT (2022), que ab ange o pe íodo 2023-2028,
coloca especial ên ase na in eg ação de ecnologias e na necessidade de que os u u os
adu o es a ualizem con inuamen e as suas compe ências em e amen as e ecnologias de
adução. À luz dos ecen es a anços na IA e na adução au omá ica neu al (NMT), es e aspec o
o nou-se cen al pa a as necessidades a uais de o mação.
A p imei a seção do es udo é dedicada à ap esen ação do con ex o de undo, com pa icula
ên ase na in e conec i idade en e e minologia, linguís ica de co pus e IA. Ap esen amos
ambém o quad o ARTES pa a a análise e minológica e a e apa-cha e des e p ocesso: a
elabo ação de de inições e minológicas. In oduzimos ambém a abo dagem expe imen al pa a a
in eg ação de LLMs à análise de e mos baseada em co pus. A segunda secção ap esen a a
me odologia pa a a elabo ação de um p o ocolo pa a a in eg ação da GenAI e a pesquisa ealizada
en e os es udan es do Mes ado. A úl ima secção o nece a análise do p o ocolo concebido
pa a a ecolha e elabo ação de de inições e minológicas a a és da in eg ação da GenAI
a a és de uma abo dagem c í ica. Também ilus amos a ase inal da análise que le ou à
elabo ação de um egis o de e mos pa a o e mo poluição de dados na base de conhecimen o
ARTES e o modelo p oje ado den o des e p o ocolo pa a cole a os pedidos de e minologia
mais e icien es. TERMINOLOGIA, INTELIGENÇA ARTIFICIAL e as a es
Base de conhecimen os
Nes a seção, e isamos as úl imas e oluções na e minologia como uma ciência e p á ica
impulsionadas pelo p og esso na IA. Em seguida, ap esen amos a pla a o ma ARTES pa a a
elabo ação de egis os de e mos em linha com as no mas ISO e os p incípios FAIR, e as
possibilidades que o e ece pa a in e agi com a IA. Também ap esen amos o papel cen al
da de inição na análise e minológica, pa icula men e no caso de concei os e e mos eme gen es.
3
Mes ado em Indús ia da Língua e T adução Especializada (ILTS), UFR EILA, UPCi é.
4
Te minologia e In eligência A i icial De aco do com Leona di (2025: 148), o abalho ma can e
de Eugen Wüs e , o undado da ciência da e minologia, é uma "pa e de uma longa adição
de in e enções em línguas na u ais com o obje i o de melho a sua e iciência
ep esen a i a e comunica i a". Além disso, Leona di (2025) explica que "es a adição
con inua em modelos o malizados con empo âneos desen ol idos no P ocessamen o de
Linguagem Na u al (NLP) que es ão na base das aplicações de In eligência A i icial". A
e minologia e a IA es ão, po an o, in insecamen e ligadas. De a o, a con e gência en e
Te minologia e IA pode se as eada a é 1993, quando Didie Bou igaul e Anne Condamines
es abelece am um g upo de pesquisa "Te minologia e In eligência A i icial (TIA)". Na época, a
IA elacionada à e minologia es a a en aizada na engenha ia do conhecimen o e nas
explo ações das in e ações en e co po a e e minologia pela implemen ação de abo dagem
simbólica usando pad ões pa a pesquisa de e mos candida os e modelagem de conhecimen o.
concep ual ela ionships (Meye e al. 1992; Bou igaul e al. 2001; Condamines, Rebey olle
2001; Condamines 2005). Consequen ly, Te minology and AI sha e he same goal:
Além disso, a in e secção en e e minologia e IA a a és de seu obje i o compa ilhado -
modelagem de conhecimen o - es á en aizada no su gimen o da linguís ica de co pus no inal
dos anos 80, que o neceu acesso a co po a digi ais e e amen as pa a sua explo ação. Ao
co pus linguis ics became a leading app oach in e minology s udies (Pecman, Küble 2022).
I has also con ibu ed o he de elopmen o he ex ual app oach o e minology
longo do empo, (Bou igaul , Slodzian 1999), que é mui as ezes is o como uma eação à
me odologia p esc i i a adicional da escola Wüs e ian (Humbley 2022). Es a conexão en e
Te minologia, Linguís ica de Co pus e IA ambém é isí el no uso de e mos como e minologia
compu acional e e minologia baseada em co pus. Na isão de Condamines (2022), esse
alinhamen o his ó ico en e e minologia e IA, pe seguindo obje i os comuns e usando
e amen as comuns, como co po a ou g andes coleções de dados linguís icos, se e odiu
p og essi amen e, e le indo os pa adigmas em mudança e o desen ol imen o acele ado no
campo da IA, que culminou nos anos 2020 com a in odução de G andes Modelos de Linguagem
(LLMs). No en an o, os dados linguís icos, que se em de ese a ó io pa a a modelagem do
conhecimen o, são ou o elemen o compa ilhado en e Te minologia, Co pus Linguís ica e
LLMs. Em ap oximadamen e in a anos, a join en u e en e linguis as compu acionais,
especialis as em PNL e TI culminou no desen ol imen o do p o ó ipo de pesquisa, Cha GPT.
Lançado em no emb o de 2022, o Cha GPT apidamen e e oluiu pa a um aplica i o amplamen e
u ilizado, ilus ando a ápida acei ação pública das ino ações de in eligência a i icial. Os anos
seguin es o am ca ac e izados pela p oli e ação de di e en es ipos de LLMs e
e amen as GenAI: Cha GPT, DeepSeek, Pe plexi y, Gemini, Claude, e c.
5
A mudança de pa adigma impulsionada pela In eligência A i icial A mudança de pa adigma azida
pela IA es á em andamen o, ampliando o escopo e as possibilidades an o pa a a pesquisa quan o
pa a o ensino, o ien adas a pa i de ago a pa a a a aliação e in eg ação da IA. Em elação à
e minologia, à adução especializada e à linguís ica de co pus, o oco es á na a aliação c í ica
da e icácia e das a madilhas da assis ência da IA na análise linguís ica, na adução e na ges ão de
e mos. Embo a a maio ia dos abalhos sublinhe a necessidade de uma abo dagem c í ica,
pa icula men e no con ex o de línguas especializadas: Raus, Ma ioda 2024; San Ma ín 2024;
Da ies 2025; Küble , Pecman 2025; os a igos al amen e en usias as em elação às possibilidades
o e ecidas pelas e amen as de IA ambém podem se encon ados, como o es udo de Sch y e
(2023) sob e os e ei os do Cha GPT na lexicog a ia ge al da linguagem. Ao mesmo empo, a
in es igação des inada a melho a o desempenho dos modelos de LLM es á especi icamen e
in e essada na e minologia especí ica do domínio, em pa icula nos ecu sos pa alelos, que
se em de dados de o mação de al a qualidade: po exemplo, Ballie e al. 2021; Béna d e al. 2023;
Zhu e al. 2023. Além disso, nes e con ex o de ápida p opagação da IA, o núme o c escen e de
publicações e con e ências con ida os cien is as a jun a -se à e lexão sob e o papel da IA na
ciência e no ensino, nas p á icas p o issionais e sociais, sob e ques ões é icas e do RGPD
(Regulamen o Ge al de P o eção de Dados), bem como sob e as ques ões elacionadas com os
dados de o mação limi ados pa a línguas de meno di usão. Ras ie 2021; Casal, Kessle 2023;
Fina di 2023; Lommel 2024. As ins i uições con ibuem pa a o deba e o ganizando e en os
impo an es. A Con e ência In e p e ing Eu ope 2025 con idou p o issionais, especialis as da
4
indús ia, acadêmicos e es udan es pa a a discussão sob e o u u o da in e p e ação, como
p o issão, em elação aos a anços na IA. Na Cimei a de Ação sob e In eligência A i icial de 2025
(Somme pou l'ac ion su l'in elligence a i icielle) ealizada em Pa is, mais de 60 países
assina am pela p imei a ez uma decla ação des inada a p omo e uma IA con iá el, sus en á el e
5
inclusi a. Ao mesmo empo, os meios de comunicação social e a imp ensa ampli icam o deba e
azendo o ema pa a a es e a pública, es imulando os pesquisado es a alcança um público mais
amplo e a conside a uma gama mais ampla de gêne os e on es: po exemplo, Falgas, Robe 2023;
Fina di 2023; Da ies 2025.
Po an o, é digno de no a que o p og esso na IA em um g ande impac o nos ambien es
cien í icos, acadêmicos e educacionais. No con ex o dos es udos de adução e linguagem, a
c escen e in luência da IA es á a emodela signi ica i amen e o compo amen o dos
es udan es, pa icula men e na o ma como p ocu am e cons oem de inições. Como
obse ado po P asznik e Lew (2025), o Cha GPT p o ocou deba e en e os lexicóg a os. Em seu
es udo ecen e sob e o impac o da IA en e es udan es poloneses de inglês, eles descob i am
que o Cha GPT é amplamen e usado e conside ado uma e amen a aliosa pa a esc i a e
adução. Os au o es ela am que os alunos ambém eco em a ele em busca de inspi ação,
cu iosidade e en e enimen o. Eles ambém en a izam que o papel u u o da IA no campo
pe manece ince o. À medida que o cená io ecnológico e olui, assim como as p á icas acadêmicas, c iando a necessidade de e isa os quad os educacionais e me odológicos pa a e le i essas mudanças.
4
Disponí el em: h ps:
knowledge-cen e- ansla ion-in e p e a ion.ec.eu opa.eu/en/e en s/in e p e ingeu ope-con e ence-2025.
5
Disponí el em: h ps: www.elysee. /somme -pou -l-ac ion-su -l-ia.

6
Consequen emen e, g ande pa e da pesquisa a ual em e minologia, desen ol imen o de
ecu sos linguís icos e c iação de dicioná ios es á ago a ocada no exame da mudança de
pa adigma in oduzida pelas e amen as de IA, jun amen e com sua a aliação c í ica e
po encial in eg ação no ensino e na pesquisa. Inicia i as ecen es no á eis incluem uma edição
especial da e is a Te minology, Te minology and AI, p og amada pa a 2027 e um wo kshop em
Pa is em 2025 explo ando o papel dos dicioná ios na e a da IA. Como Al amei (2024: 429) en a iza, a
6
in eg ação do CL [Co pus Linguis ics] com o Cha GPT em g ande po encial pa a a comp eensão
da linguagem na e a digi al. Em ou as pala as, em ez de se cau elosos na aplicação do
Cha GPT, os linguis as de e iam examina a impo ância de undi o CL e o Cha GPT. Mesmo os
p og amas académicos linguís icos de em conside a a impo ância da aplicação da ecnologia
no plano de es udos dos seus diplomas. Além disso, não são apenas os linguis as que de em e
em con a es e pon o, mas os es udiosos de ou os campos que de em conside a es es
aspec os e pensa sob e a u ilização e icaz da ecnologia no es udo de campos do
conhecimen o humano.Nes e con ex o de necessidade u gen e de e lexão c í ica sob e o
papel da IA e o desen ol imen o de p á icas ap op iadas, es e es udo p e ende explo a as
possibilidades de in eg ação das e amen as GenAI no p ocesso de análise e minológica no
con ex o do quad o de base de conhecimen o ARTES. A necessidade de al a aliação é ainda mais
c ucial, uma ez que, com a ine i á el in eg ação da IA no abalho e minológico, a dis inção
en e con eúdo c iado po humanos e con eúdo c iado po IA o na -se-á cada ez mais di usa,
como salien ou San Ma ín (2024).
A base de conhecimen os ARTES e a IA
A base de conhecimen os ARTES em sido u ilizada desde 2010 pa a o ensino de e minologia a
es udan es de Mes ado em T adução no depa amen o EILA (c . Pecman, Küble 2011; Küble ,
7
Pecman 2012; Gledhill, Küble 2015; Pecman 2021). Fo nece ecu sos aliosos pa a apoia o ensino
e a in es igação em e minologia e adução especializada. Desen ol ido pela equipa de
in es igação da ALTAE, o ARTES é cons i uído po duas pla a o mas, uma pa a a ecolha de
ecu sos e minológicos e aseológicos po es udan es de adução e a ou a pa a a
8
consul a li e da base de dados em linha. ARTES é uma base de e mos; No en an o, a sua
melho ia,
knowledge-o ien ed app oach o e minology and specialised discou ses also quali ies i as a
knowledge base (Pecman 2018).
O p incípio básico do enquad amen o ARTES é que a ges ão e icien e do p azo depende da
aquisição de conhecimen os especializados. Is o pode se conseguido a a és da ealização
de análises de e mos onomasiológicas e semasiológicas o ien adas e baseadas em co pus, às
quais, no quad o ARTES, é adicionada a análise de conhecimen os ou edes concei uais. De e se salien ado
6
Le dic ionnai e ace à l’esso de la aduc ion au oma ique e des in elligences a i icielles géné a i es, ISIT, Pa is,
12 de Junho de 2025. Disponí el em: h ps:
www.isi -pa is. /le-dic ionnai e- ace-a-lesso -de-la- aduc ionau oma ique.
7
Disponí el em: h ps: u-pa is. /eila.
8
Disponí el no ende eço: h ps://al ae.u-pa isci e. .
7
que an o a e minologia baseada em co pus (Pecman, Küble 2022) como os es udos de adução
baseados em co pus (CBTS) (Küble e al. 2024) se ca ac e izam po uma o e base em dados
au ên icos ex aídos de co po a, usados pa a abo da desa ios e minológicos e de adução.
Além disso, na e minologia, os co po a são pa icula men e ú eis pa a iden i ica e analisa os
e mos ecém-c iados e neologismos semân icos.
Além disso, a base de dados ARTES é concebida de aco do com as no mas ISO (ISO 1087:2019,
704:2022, 12620-1:2022, 5078:2025) e os p incípios de dados FAIR (localidade, acessibilidade,
in e ope abilidade e eu ilização) iniciados po Wilkinson e al. (2016) e adap ados pa a a
e minologia po Vezzani e al. (2023). A ARTES o nece ecu sos aliosos pa a a o mação em
NMT (c . P oje os SPECTRANS (Ballie e al. 2021; Zhu e al. 2023) e MaTOS (Béna d e al. 2023)).
Os dados alinhados ou pa alelos es ão disponí eis pa a cinco ipos de i ens: e mos,
colocações, de inições ( e minológicas e enciclopédicas), no as de adução e assun o ou
domínio.
No a ual ano acadêmico de 2025-2026, a es u u a ARTES es á sendo es endida pa a explo a a
in eg ação de LLMs na análise e minológica. O p o ocolo des ina-se a e em con a as á ias ases da
análise de e mos, ou seja, pa a iden i ica e mos e a ian es e minológicas, encon a
colocações, e mos equi alen es, con ex os de de inição, KRC e pa a edigi de inições e no as. Pa a
ga an i uma abo dagem c í ica e expe imen al pa a a a aliação dos esul ados do GenAI, a ên ase
con inua á a se colocada na aquisição de conhecimen os sob e e mos a a és de uma abo dagem
baseada em co pus e no desen ol imen o das compe ências necessá ias pa a a p odução de
de inições de al a qualidade. Na análise e minológica, as de inições desempenham um papel cen al no
p ocesso de aquisição de conhecimen o. Consequen emen e, é impo an e explo a a e icácia das
e amen as GenAI pa a iden i ica de inições exis en es ele an es e edigi de inições
e minológicas. P oje o de de inições e minológicas com LLMs e abo dagem baseada em co pus Com
o su gimen o da e minologia como uma disciplina independen e após a p opos a de Wüs e (1968) pa a
a elabo ação de dicioná ios especializados, a de inição assumiu um papel cen al como um
elemen o-cha e na análise de e mos. Na in odução do seu dicioná io inglês- ancês de
máquinas- e amen a, Wüs e (1968: 2.15) iden i ica a de inição como o p imei o e mais impo an e
elemen o essencial pa a alcança a p ecisão e minológica. A de inição ambém é a espinha do sal da
abo dagem onomasiológica (do concei o à unidade linguís ica) na análise e minológica. A de inição de
concei os especializados cons i ui um p imei o passo pa a a aquisição de conhecimen os
especializados e de conhecimen os e minológicos. Nos p og amas de mes ado o e ecidos no
depa amen o EILA, os u u os adu o es, in é p e es e in es igado es especializados em
Linguagens pa a Fins Especí icos (LSP) desen ol em es a compe ência a a és de cu sos de
e minologia. A ecolha e elabo ação de de inições e minológicas pa a a base de dados ARTES é um
dos equisi os pa a o design de egis os. Consis e na elabo ação de uma de inição o iginal com o
objec i o de ha moniza os dados a mazenados na base de e mos e de o nece de inições pa a
concei os an e io men e inde inidos ou pa a os concei os pa a os quais apenas os con ex os de
a ailable. The model o d a ing de ini ions ollows ISO s anda ds 1087:2019 and 704:2022,
8
de inição são amplamen e u ilizados pelos e minólogos. Os alunos elabo am de inições selecionando
as in o mações ele an es o necidas em con ex os de de inição e KRC, bem como a a és da análise
de e mos seman icamen e elacionados e edes semân icas. Também ecolhem de inições
exis en es quando es ão disponí eis em bases de e mos de boa epu ação (UNTERM, IATE, Te mium,
e c., c . Figu a 7). A elabo ação de de inições pa a concei os ou neologismos ecém-eme gen es,
especi icamen e em elação aos e mos que ap esen am ins abilidade semân ica, é al amen e
desa iado a. No p ojec o ARTES, p es a-se especial a enção às si uações em que a u ilização de um
e mo começa a muda e a mos a uma mudança de signi icado, le ando assim à o mação de um no o
concei o. Espe a-se que a a aliação da con ibuição dos LLM pa a a sua análise seja uma a e a
complexa, como discu ido po San Ma ín (2024), que obse a: "Se a elabo ação de de inições
adicionais é abalhosa, a conside ação de es ições con ex uais e uncionais o na a a e a
ainda mais demo ada. Es a é uma ba ei a impo an e pa a a c iação de de inições e minológicas
lexí eis. As e amen as de In eligência A i icial Ge a i a (GenAI), especialmen e aquelas
alimen adas po G andes Modelos de Linguagem (LLMs) como o Cha GPT, podem emo e essas
ba ei as, eduzindo o empo e o es o ço necessá ios pa a c iá-las. No en an o, o impac o da GenAI
pode se es ende mui o além disso, pois pode ans o ma p o undamen e os mé odos e os
p opósi os subjacen es à c iação e ao consumo de de inições e minológicas.Pa a o nosso es udo,
selecionamos o e mo poluição de dados, que analisamos a a és de uma abo dagem baseada em
co pus an es dos es es ap esen ados nes e a igo sob e análise e minológica assis ida po IA. O
e mo poluição de dados é um e mo candida o alioso pa a os ins do p esen e es udo, uma ez que
ap esen a uma mudança semân ica e es á ausen e dos ecu sos e minológicos a ualmen e
disponí eis. Além disso, o es udo de caso des e e mo pe mi e uma a aliação ab angen e do quad o
ARTES pa a a ges ão de e mos, das an agens da análise e minológica baseada em co pus e da
e icácia dos LLM pa a apoia es e p ocesso. Como é bem conhecido, os e mos que so em uma
mudança semân ica al e am su ilmen e o pa adigma de conhecimen o subjacen e, o nando
pa icula men e di ícil dis ingui o signi icado ecém-eme gen e do o iginal. No en an o, ais e mos
e le em endências concei uais mais amplas e são de conside á el impo ância e minológica (c .
Pecman 2012; 2014). No malmen e e e idos como neologismos semân icos (em oposição aos
neologismos o mais) e às ezes como neosemas (Renou 2020), es e ipo de e mo esul a de uma
sé ie de enômenos linguís icos, como polissemia e mic osenses, que os o nam pa icula men e
desa iado es de es uda (L[…]Homme 2024a; 2024b). Como Lomba d e al. (2023) apon am: "os no os
sen idos das pala as são chamados de "neologismos semân icos" e " esul am da ex ensão
semân ica po meio da polisemia". Além disso, L[…]Homme (2024a: 216) explica que […]a polisemia é um
enômeno p edominan e com o qual os e minólogos são equen emen e con on ados[…], o nando
a ges ão de e mos polissêmicos em ecu sos e minológicos […]essencial pa a e i a ambiguidade na
comunicação[…].
A secção seguin e ap esen a a me odologia ge al u ilizada pa a a elabo ação do
p o ocolo expe imen al sob e a in eg ação das e amen as GenAI na edacção de
egis os de e mos, com ên ase nas de inições e minológicas como elemen os undamen ais o necidos nos egis os de e mos.
9
METODOLOGIA PARA A INTEGRAÇÃO DE INSTRUTOS GENAI nas A es
Quad o baseado em CORPUS
Espe a-se que a in eg ação dos LLM no p ocesso de iden i icação e edação de egis os de
e mos e de inições, em pa icula , economize empo e melho e a qualidade das de inições (c .
San Ma ín 2024). No en an o, na nossa abo dagem, a análise baseada em co pus é ealizada
an es da in odução de LLMs pa a pode in eg á-los e a aliá-los de o ma e icaz. (2025) Da ies
explica, em sua a aliação c í ica de "quão bem as p e isões de La ge Language Models (ou LLMs,
como Cha GPT e Gemini) coincidi am com os dados eais do co pus", que "um co pus é mui o mais
ime si o e é uma expe iência mui o mais conec ada do que o que mui as ezes são apenas as
exibições desnudas em LLMs". <...> […] Full- ea u ed p o a elmen e pa a usa LLMs em conjun o
co po a p o ide an imme si e lea ning en i onmen wi h ex ensi e links be ween wo ds.‛
Mo eo e , Da ies sugges : ‚bo h LLMs and co po a ha e hei ad an ages and he bes is
com dados de co pus, uma ez que em mui os casos essas duas " on es de dados" se
complemen am mui o bem. Assim, pa a pe mi i uma in e ação e icaz com os LLM e apoia uma
a aliação c í ica da sua p odução, é essencial uma comp eensão ap o undada dos dados
linguís icos em análise.
Consequen ly, in ou expe imen al app oach, he in e ac ion wi h LLMs elies on
co pus-based e minology, combined wi h p omp enginee ing o e minology. Acco ding
Pa a Boons a (2025: 7), a engenha ia de p omp s é o p ocesso de p oje a p omp s de al a
qualidade que guiam os LLMs pa a p oduzi esul ados p ecisos. Es e p ocesso en ol e
b incadei as pa a encon a o melho p omp , o imiza o comp imen o do p omp e a alia o
es ilo e a es u u a de esc i a de um p omp em elação à a e a. No con ex o de p ocessamen o
de linguagem na u al e LLMs, um p omp é uma en ada o necida ao modelo pa a ge a uma
espos a ou p e isão.Pa a a engenha ia de p omp , usamos os modelos p opos os po Boons a
(2025) o iginalmen e desen ol idos pa a Gemini-p o e po Schulho e al (2025), que adap amos pa a
a ende a uma abo dagem c í ica de LLMs e pa a se i nosso obje i o de compila uma coleção
de p omp s e icazes pa a ge enciamen o de e mos. Assim, excluímos os pa âme os que são
p oje ados pa a in luencia o compo amen o do modelo, como a " empe a u a", que con ola o
g au de alea o iedade na seleção de okens, po que eles não são supo ados pelas e amen as GenAI es adas aqui.
9
No en an o, podem se ajus ados com uma aseagem ápida: po exemplo, "Seja c ia i o e
inespe ado". Enco aja o compo amen o de al a empe a u a, enquan o "Seja conciso e
p eciso". Enco aja o compo amen o de baixa empe a u a. Na ges ão de e mos, pa a
encon a dados au ên icos ele an es, pode-se espe a que o compo amen o a baixas
empe a u as p oduza melho es esul ados. Pa a nossos p opósi os expe imen ais,
adicionamos uma sé ie de campos ao modelo de Boonas a, a sabe : écnica de solici ação,
10
da a, comen á io e ele ância. Também ado amos a possibilidade de de ini o limi e de o ma
di e sa, po um núme o de ca ac e es, okens ou i ens.
9
Eles são supo ados pela In e ace de P og amação de Aplicações (API), que pe mi e pe sonaliza os
aplica i os usando LLMs.
10
Os di e en es ipos de ins uções de aco do com Boonas a (2025) incluem: ze o-sho (uma ins ução sem
exemplos o necidos), one-sho (com um exemplo o necido), ew-sho (com á ios exemplos o necidos), sis ema
16
Figu a 6. As e amen as GenAI mais equen es usadas pelos alunos de Mes ado 1 e Mes ado 2 pa a a
elabo ação de egis os de e mos Nes e es udo, ocamos no es e do Cha GPT da OpenAI, bem como do
DeepSeek desen ol ido pela emp esa chinesa de mesmo nome e do Pe plexi y desen ol ido pela Pe plexi y AI,
que usa di e en es LLMs, a sabe , o GPT desen ol ido pela OpenAI e o Claude pela An h opic. Nas secções
seguin es, ap esen amos um p o ocolo sequencial sis emá ico pa a a sua in eg ação no luxo de abalho de
ges ão de e mos da ARTES. U ilização de e minologia baseada em co pus pa a es a a e iciência das
e amen as GenAI Como en a izado na seção an e io , no p o ocolo expe imen al que p opomos, a análise
e minológica po abo dagem baseada em co pus é conduzida an es de in e agi com LLMs pa a ga an i a
capacidade de a alia c i icamen e a saída GenAI. Assim, a análise oi conduzida a a és de odas as e apas do
amewo k ARTES, ou seja, as e apas 1 a 7, lis adas na seção an e io , ou seja, usando o Ske chEngine
(Kilga i e al. 2014) pa a design e explo ação de co pus especializados, jun amen e com co po a in eg ados
no Ske chEngine e mais duas e amen as com co po a in eg ados, o Google Books Ng am Viewe (Michel e al.
12
2011) e
13
Ne speak
14
(Riehmann e al. 2012). O que é o Ne speak?
A igu a 7 ilus a os esul ados da ase 1, que consis e em e i ica se o e mo é egis ado
nas bases de e mos exis en es. O e mo poluição de dados a amen e é egis ado em
bases de e mos bem conhecidas, pois apenas uma en ada oi encon ada no IATE, c iado
em 2021, pa a o signi icado o iginal do e mo.
TERMOS de busca: poluição de dados
Da a de
RELEVAN-
ça do
comen á -
io do egis o básico de e mos
busca: 25
de maio de
2025
Te mium Plus nenhum NA NA
Vi ine
linguis iq-
ue
nenhum NA NA
12
Disponí el em: h ps: www.ske chengine.eu.
13
Disponí el em: h psbooks.google.com/ng ams.
14
Disponí el em: h ps://ne speak.o g.

17
Regis o IATE 1
Campos e
Da a de c iação do egis o: 2.3.2021,
Signi icado: o p imei o signi icado do e mo.
in o mações
(a pa i de 2018 e 2019), equi alen es em 20 línguas
(en e as quais o ancês: pollu ion des données)
o necidos: de inição, con ex os, meio
WIPO none NA NA UNTERM none NA NA IGI Global
Dicnone NA
Figu a 7. Resul ados da pesquisa do e mo poluição de dados em bases de e mos exis en es
Uma ez que o con eúdo do egis o é dedicado ao signi icado o iginal do e mo, es a
cons a ação é conside ada de ele ância média pa a o p ojec o de egis o isado. A Figu a 8
mos a o con eúdo dos egis os no IATE.
Figu a 8. Regis o do e mo "poluição de dados" no IATE, com in o mações sob e o signi icado o iginal do
e mo
No en an o, os dados o necidos podem se u ilizados pa a c ia um egis o de e mos pa a a
poluição de dados com o seu signi icado o iginal (que pode ia se glossado como "o ac o de
poluição dos dados") a im de o con as a com o egis o dedicado à poluição de dados u ilizado
com o no o signi icado (que pode ia se glossado como "a poluição causada pelos dados"). A
complexidade de de ini a poluição de dados com o seu signi icado ecém-eme gido (po ezes
e o mulado po poluição po dados) é pa icula men e complexa po que não só se sob epõe ao
signi icado do e mo poluição digi al, mas ambém de ido à exis ência simul ânea do seu
signi icado o iginal (po ezes e o mulado po poluição de dados, dados poluídos). A ecolha de
in o mações a pa i de ecu sos exis en es e a sua eplicação em egis os de e mos
elabo ados no ARTES con e em coe ência à análise, endo em con a o amplo âmbi o de in o mação sob e um e mo (Figu a 9).
18
Injeção de amos as de dados de einamen o maliciosamen e c iadas em um conjun o de
einamen o, azendo com que o sis ema de IA ap enda um modelo inco e o e,
pos e io men e, classi ique e oneamen e amos as de es e SOURCE IATE, Council-EN,
com base em Yinzhi Cao e al. 2018: 1 SOONYME da a poisoning COMMENT O p imei o
signi icado do e mo SOURCE MORI e al. 2024: 155 COMMENT O no o signi icado do e mo,
encon ado em li e a u a mais ecen e SOURCE COELBACH e al. Hass: 9[…]10MMENT O
no o signi icado do e mo, encon ado na li e a u a ecen e RELEVANCE high RELEVANCE
Cas elluccia & Kaa a 2009: 1 RELEVANCE RELANCE In o mações selecionadas do IATE pa a
o ARTES DB A ausência do e mo nas bases de e mos exis en es ilus a a u ilidade do
based app oach. Figu e 10 shows he de ini ions e ie ed om co po a by using discou se
ma ke s o de ini ional con ex s (such as ‚is a‛, ‚is he‛, ‚ e e o‛, e c.):
1
DEF. (em inglês) República da Co eia do No e
A poluição de dados é o conjun o de danos ge ados po a i idades econômicas
o nosso ambien e na u al, cole a social, a mazenamen o e uso, que impac a
manuseio insus en á el, os ambien es. dis ibuição e ge ação de ecu sos de
co pus
RELEVANCE
high
2
DEF. (em inglês) República da Co eia do No e
A poluição de dados é o impac o ad e so in e - elacionado que a ge ação,
elacionadas ao manuseio de dados, e o p ocessamen o de dados digi ais em sob e
ans e salmen e os indi íduos e seu ambien e de ida e ambien e pessoal. É o
dados.
3
a mazenamen o, DEF. KRC 4 DEF. (em inglês) República da Co eia do No e
Con eúdos da In e ne (documen os, e-mails, cha s, imagens, ídeos, e c.) que são
acúmulo de oda a In e ne são equen emen e disseminados e eplicados em
de abalha com dados na ge ação do que nós chamamos de Poluição de Dados. domínio
publicados no seguin e, o e mo "poluição de dados" é omado pa a se e e i ao
di e en es pa es ou se ido es, "con aminações" ou "dis o ções" que podem esul a
da ecnologia da in o mação.
19
SOURCE Zimme li 1986: 291 COMENTÁRIO o p imei o signi icado do e mo, encon ado em
documen os menos ecen es SOURCE Ben-Shaha 2018: 133 RELEVANCE al a SOURCE Ben-Shaha
2018: 104 RELEVANCE COMENTÁRIO médio o no o signi icado do e mo, encon ado na li e a u a
ecen e Figu a 10. Con ex os de de inição ecupe ados do co pus Embo a á ios con ex os de
A segunda de inição ele an e pa a a elabo ação do egis o de e mos isado p o ém de
um li o b anco (Hasselbalch 2022), publicado pos e io men e a uma monog a ia
(Hasselbalch 2021), onde a ques ão da poluição de dados é abo dada no âmbi o de uma
inicia i a independen e.
15
O con ex o de de inição 3 e 4 são conside ados de ele ância média, uma ez que
apon am pa a o signi icado o iginal do e mo.
Na e apa seguin e, a aquisição de conhecimen os sob e o concei o de poluição de dados a a és de
co pus consis iu na análise de conco danças do e mo e, mais especi icamen e, na iden i icação de
KRC. A análise de co pus pe mi iu-nos ecupe a múl iplos con ex os dos quais selecionamos os
mais ele an es pa a a comp eensão do e mo e sua elação semân ica com ou os e mos
ca ac e ís icos des e discu so. Es es con ex os ambém são ú eis pa a o nece os exemplos
sob e o uso do e mo. A Figu a 11 mos a uma amos a de KRCs ecolhidos (com as pa es
selecionadas em neg i o pa a in e agi com LLMs, ap esen adas na úl ima Seção):
1
República da Co eia do No e
Reconhece que a poluição de dados é ambém um p oblema público que deg ada um
ecossis ema in ei o e não apenas as es e as indi iduais dos o necedo es de dados,
o e ece uma no a e ica pe spec i a sob e as soluções exis en es e in oduz
de inição enham sido encon ados, apenas os dois p imei os se e e em ao signi icado
ecen e oco ido po mudança semân ica. Es es con ex os de de inição o necidos na
comunicação de pe i o pa a pe i o são de g ande ele ância pa a o p oje o de egis os de
e mos di ecionados. O p imei o é pa icula men e ele an e, uma ez que p o ém de um
2
República da Co eia do No e
A in o mação digi al é o combus í el da no a economia. Mas, como o combus í el de
ca bono da elha economia, ambém con amina. As "emissões de dados" p ejudiciais são
di ulgadas no ecossis ema digi al, pe u bando as ins i uições sociais e os in e esses
públicos. Es e a igo desen ol e um no o quad o - poluição de dados - pa a epensa os danos que a economia de dados c ia e a o ma como
no as. Têm de se egulados.
a igo publicado nas ac as de uma con e ência in e nacional.
15
A Inicia i a de Poluição de Dados e Po ência. Disponí el no ende eço: h ps: www.da apollu ion.eu.
20
COMMENT
he new meaning o he e m, ound in ecen li e a u e
RELEVANCE
high
3
República da Co eia do No e
Dois usos adicionais do e mo poluição de dados podem, po an o, se combinados. Em
p imei o luga , a poluição de dados pode se en endida como o impac o ad e so nos
ambien es pessoais e sociais, po exemplo, nos di ei os indi iduais, ais como a p o eção de
dados ou o di ei o à ida p i ada, e nas ins i uições democ á icas e nos equilíb ios de
ge ação de dados que es á ans o mando os e ei os nega i os p o issionais, sociais e
e mo com as suas capacidades ou necessidades pa a ecupe a in o mações ele an es
SOURCE
Hasselbalch 2022: 22
COMMENT
he new meaning and he o iginal meaning o he e m, pu in con as
RELEVA-
NCE al a
4
KRC e impac o ambien al ad e so ma e ial do big da a nesses ambien es. Como no li o
impac o ambien al, mas sim como os e ei os ad e sos in e - elacionados sob e os
delicados equilíb ios nos nossos ecossis emas e ambien es na u ais, sociais e pessoais.
Como desc i o, o e mo poluição de dados é a ualmen e usado pa a en a iza o seguin e
mui o eal: o obje i o de um no o "mo imen o e de" pa a g andes dados é a
b anco, a poluição de dados é a ada de o ma semelhan e não apenas como um ipo de
"sus en abilidade de dados", que a a essa os ODS com conside ações de
sus en abilidade ligadas às á ias mudanças ambien ais causadas pelo olume e
di e sidade de g andes dados, desde seus e ei os na paisagem na u al a é nossas
decisões e democ acia.
SOURCE
Hasselbalch 2022: 22–25
Comen á io
sociais sob e o nosso ambien e na u al, po exemplo, o ca bono. O exemplo mos a o
(295 ca ac e es)
RELEVA-
NCE al a
Figu a 11. Recupe ação de con ex os icos em conhecimen os (KRCs) num co pus
especializado Os KRCs 1 a 4 ilus am o e mo u ilizado com um no o signi icado. Na e apa
16
seguin e, com base nos con ex os de de inição ecolhidos e nos KRC (Figu as 10-11),
podemos aze uma p opos a de de inição e minológica, ap esen ada na Figu a 12:
P oje o de ipo especí ico de poluição elacionada com as ecnologias da in o mação e a e a
en edamen o do no o signi icado e do signi icado o iginal da ida diá ia dos indi íduos e do
digi al
pode . Em segundo luga , a poluição de dados pode se desencadeada pela c escen e
seu ambien e de uma o ma que pa ece não es a de aco do com a pegada de big da a. o
SOURCE e mo egis o nome do au o , com base em Mo i e al. 2024, Hasselbalch e
al. 2022 e Ben-
16
Cole amos ambém os KRC ele an es que ilus am o p imei o signi icado do e mo pa a edigi o egis o do
e mo conco en e, a im de liga os dois egis os e o nece uma no a sob e a ligação semân ica en e os dois
e mos.
21
Shaha 2018 RELEVANCE al o GOAL Encon a KRCs e e e ências ele an es MODEL
Cha GPT-4- u bo LIMIT 3 de inições Figu a 12. De inição e minológica elabo ada com base na
ecupe ação de co pus e KRCs Nes a ase de nossa análise expe imen al, obse amos um iés
Mes ado em Di ei o.
In odução de e amen as GenAI ao p ocesso de análise de e mos Encon a con ex os icos
em conhecimen o (KRC) e on es ele an es P imei o es amos a capacidade do LLM pa a
encon a con ex os de de inição. O obje i o e a esc e e um p omp que e o nasse os
con ex os de de inição mais ele an es em ci ações seguidas de uma e e ência. Após á ias
en a i as, a écnica de suges ão ilus ada na Figu a 13 p oduziu esul ados ú eis. No en an o,
não de ol eu especi icamen e con ex os de de inição, o que, no caso em ap eço, não é
su p eenden e. A análise baseada em co pus mos ou que os con ex os de de inição pa a a
poluição de dados são a os. O p omp de ol eu KRCs ú eis e e e ências ele an es pa a o
p oje o do co pus.
Usando uma combinação de p omp ing do sis ema e p omp ing s ep-back, ob emos o núme o de
no only he esul s ele an o he new meaning o he e m, bu also in he desi ed
o ma . By es ic ing he sea ch o speci ic ype o li e a u e (scien i ic) and limi ing
de inições a p ocu a ( ês), es ingimos o LLM pa a p oduzi a saída mais ele an e ( e
P omp 2 na Figu a 13). Além disso, p imei o izemos uma pe gun a pa a pe mi i que o LLM
a i asse o conhecimen o ge al (P omp 1 na Figu a 13), an es de pedi -lhe que encon asse os
exemplos mais ele an es. A Figu a 13 ap esen a o es e ealizado no Cha GPT:
cogni i o: a es ição de in e agi com LLMs an es de inaliza a análise baseada em co pus
o nou-se um obs áculo, pois acabou exigindo um au o-con ole subs ancial. Na e apa seguin e,
in oduzimos, po an o, LLMs pa a encon a KRCs e on es ele an es, edação de de inições
in o madas po KRCs, e isão de de inições de e mos (humanos) e pa a edação de de inições
DATE
13/05/2025
TECH-
NIQUE ge ação de dados que es á ans o mando a
S ep-back p omp ing, sys em p omp ing
a a és de uma in e ação de "loop" com
PROMPT Qual é a di e ença en e "poluição de
1
dados" de inida nes es e mos " ipo especí ico de
pollu ion ela ed o in o ma ion echnologies and digi al e a cha ac e ised by he inc easing
ida p o issional, social e co idiana dos indi íduos

22
e seu ambien e de uma o ma que pa ece não es a de aco do com as
de abelas lado a lado pa a maio cla eza? PROMPT Encon e as ês
encon ada. Re o na as de inições na lis a com o OUTPUT exa o Os
dis in os em oco e
e mos "poluição de dados" e "poluição digi al" são elacionados, mas
suas capacidades. ou necessidades de ecupe ação de in o mações
de inições mais ele an es do e mo "poluição de dados" na
1 âmbi o
de aplicação:
Poluição de dados
Foco: Os e ei os p ejudiciais do excesso ou da má ges ão dos dados, da sua ecolha,
a mazenamen o, p ocessamen o e u ilização.
P incipais p eocupações:
Sob eca ga de dados i ele an es, endenciosos ou p ejudiciais Cus os ambien ais e
sociais das in aes u u as de big da a Impac os sob e a a enção humana, p i acidade e
omada de decisões Dis upção dos ecossis emas sociais e in o macionais Analogia:
Compa á el à poluição química […] con aminação do ambien e de in o mação com
subp odu os p ejudiciais.
Poluição Digi al
Foco: O impac o mais amplo das ecnologias digi ais no ambien e e nos ecu sos.
P incipais p eocupações:
Consumo de ene gia e pegada de ca bono de disposi i os, se ido es e edes
E- esíduos de ha dwa e e disposi i os Impac o do ciclo de ida da p odução e
eliminação de e amen as digi ais Analogia: Compa á el à poluição indus ial - danos
ísicos e ecológicos causados pela in aes u u a digi al.
Resumo da di e ença
A poluição de dados diz espei o ao con eúdo e às consequências dos p óp ios dados
e aos seus e ei os socioambien ais.
A poluição digi al diz espei o ao cus o ambien al dos sis emas digi ais que a mazenam,
ele an es e "poluição digi al"? A URL. Gos a ia de uma compa ação
li e a u a cien í ica e o neça as on es pa a cada de inição
ansmi em e p oduzem. A in o mação digi al é o combus í el da no a economia. Mas, como o
p ejudiciais são di ulgadas no ecossis ema digi al, pe u bando as ins i uições sociais e os
combus í el de ca bono da elha economia, 2 ambém con amina. As "emissões de dados"
in e esses públicos.
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Pape Se ies. A ailable a :
h ps: www.chicagounbound.uchicago.edu.public_law_and_legal_ heo y-6996.pd A poluição de
dados é o impac o ad e so in e - elacionado que a ge ação, a mazenamen o, manuseio e
p ocessamen o de dados digi ais em em nosso ambien e na u al, ambien e social e ambien e
pessoal. É o manuseio, dis ibuição e ge ação insus en á eis de ecu sos de dados.
[…]Hasselbalch G. e al. 2022: Poluição de dados e ene gia […] Whi e Pape o a Global Sus ainable
De elopmen Agenda on AI. A ailable a :
Ene gy h ps:
www. esea chga e.ne /publica ion2174889_Da a_Pollu ion_Powe Whi e_Pape _ o _a_Global_Sus a-
inable_De elopmen _Agenda_Da a_on_AI_G y_by_Hasselbalch _wi h_con ibu ions_ om_ he_Pollu ion_Powe _PDP_G oup_a _Bonn_Sus ainable_AI
_ Labo a ó io
23
O concei o de poluição de dados inclui a poluição de in o mação ou "in ollução" (Özdemi 2016),
como cunhado po O am 1984. No en an o, a poluição da in o mação é di e en e a é ce o
pon o; "A con aminação de on es de in o mação com in o mações i ele an es, edundan es,
não solici adas e de baixo alo " ou, como ci am Cai e Zhang (1996): "é uma pilha de mensagens
di undidas, mas indesejadas e que um dia, essas mensagens pode iam in luencia
um KRC, uma ci ação, enganosa (consis e em duas de inições de Poluição de Dados e T ibu ação
VANCE COM-1s não um con ex o de de inição, um KRC, uma ci ação, on e o necida e bem
p o undamen e a ida social, azendo MENT 2o um con ex o de de inição, uma ci ação, uma
on e o necida e esul ados nega i os bem cons uídos". 3o não um con ex o de de inição,
2022)." Disponí el em: RELEhigh h ps: www.academia.edu.68964867 Da a_Pollu ion_and_Taxa ion
cons uída ou o e mo), on e o necida mas mal cons uída, não um egis o cien í ico
( egis o acadêmico)
Figu a 13. Engenha ia ápida pa a ge enciamen o de e mos: encon a KRC e e e ências ele an es com
Cha GPT Embo a apenas um dos qua o con ex os de de inição encon ados pela abo dagem baseada em
co pus enha sido de ol ido, jun amen e com dois KRCs, a saída é ele an e pa a a análise do concei o de
poluição de dados. Em p imei o luga , a saída mos a que a abo dagem baseada em co pus não pode se
igno ada pa a seleciona os melho es con ex os de de inição e KRCs, bem como pa a a alia e e i amen e a
saída do LLM. Em segundo luga , o Cha GPT e o nou uma on e que não oi iden i icada du an e a ase de
p oje o do co pus. Embo a pe ença a um egis o acadêmico e não cien í ico, pode se ú il na análise
17
subsequen e de e mos seman icamen e elacionados e se usado pa a aumen a o co pus: o ma cado
discu si o ‚inclui‘ in e e que a poluição da in o mação é um me ônimo de poluição de dados, e os ma cado es
‚o ‛ e as ci ações simples que in olução é um sinônimo de poluição da in o mação. No en an o, es a e cei a
p opos a ei a pelo Cha GPT como con ex o de de inição é enganosa po que con ém duas de inições de
ou o concei o (poluição da in o mação) e nenhuma de inição do concei o p ocu ado. Além disso, num pedido
an e io , u ilizámos a mesma ins ução sem especi ica que o esul ado espe ado são as ci ações, o que
esul ou em ci ações e o muladas e dados enganosos ( e Figu a 24 no apêndice).
Redacção de de inições in o madas pelo KRC
O es e seguin e consis iu em pedi aos LLMs que edigissem uma de inição apoiada po
uma selecção de KRCs. Selecionamos ês KRC: o con ex o de de inição 1 (na Figu a 10) e
os ex a os dos KRC 1 e 4 (apa ecendo em neg i o na Figu a 11). A igu a 14 mos a es e ensaio com
Cha GPT, DeepSeek e Pe plexi y. (em inglês)
17
No âmbi o do ARTES, as disse ações de mes ado são consul adas quando al am on es especializadas. Em
ge al, não são u ilizados pa a a cons ução de co po a especializados. São conside ados como pe encen es ao
egis o académico e não ao cien í ico.
24
115b
bG115a
De inição
DATE
13/05/2025
elabo ada
NIQUE 4.
com base no
LIMITE 300
ca ac e es
PROMPT P oje a a de inição e minológica do e mo "poluição de dados" em não mais de 300
ca ac e es com base nes es con ex os icos em conhecimen os: A poluição de dados é o
conjun o de danos ge ados po ac i idades económicas elacionadas com a ecolha,
a mazenamen o e u ilização de dados, que êm um impac o ans e sal nos indi íduos e nos seus
ambien es de ida. A poluição de dados é ambém um p oblema público que deg ada odo um
ecossis ema e não apenas as es e as indi iduais dos o necedo es de dados.
A poluição de dados é a ada não apenas como um ipo de impac o ambien al, mas sim como os
e ei os ad e sos in e - elacionados sob e os delicados equilíb ios nos nossos ecossis emas
e ambien es na u ais, sociais e pessoais. O e mo poluição de dados é a ualmen e usado pa a
en a iza o impac o ambien al ad e so mui o eal e ma e ial dos g andes dados.
MODEL
Cha GPT-4--
u bo
DeepSeek-V3 Pe plexidade
A poluição de dados
e e e-se ao subp odu o
po a i idades econômicas
dados, como cole a,
a mazenamen o e uso, e
ecossis emas na u ais,
emas ad e sos. É um
cole i o, com impac os
manei as e e ei os
adicional, além da me a
in ei a. p eocupações.
p ejudicial dos dados, os
elacionadas, causados po
a mazenamen o, a i idades
uso, que in e ompe a
sociais, pessoais e pessoais,
p oblema público, indi idual e
ambien ais ad e sos
indi iduais que se es endem
p i acidade dos indi íduos,
(298 ca ac e es)
Ca ac e ís icas-cha e cap u adas:
1. Danos sis émicos […]
En a iza a deg adação
em g ande escala, não
apenas os e ei os indi iduais.
2. Raiz econômica […]
Links pa a cole a,
a mazenamen o e uso de dados.
3. Impac o ans e sal […]
A e a os ambien es
na u ais, sociais e
KRC TECH-Ze o sho men s.
Além da p i acidade […] Posi-
danos sis émicos causados
a i idades elacionadas com
econômicas, cole a,
deg adação dos
a e ando an o a a és de
ambien al mais amplo,
in e conec ados de
além da compa á el à
a é a poluição ambien al
25
pessoais como uma
ques ão ecológica ou pública.
Is o alinha-se com o
enquad amen o da poluição
(pela escolha de hipe nímico
A isa-me se que es um
COM
MENT ela i amen e
adequadamen e
cla o, bas an e
o mulado,
conciso
de dados como um
e social chalin o ma ion que
adequadamen e o mulado, inadequadamen e o mulado
ela i amen e cla o, bas an e (dois enunciados), complexo
en iconcise, com adicional
é menos cla o), com lenge.
alinhamen o al o pa a KRC
RELE al o al o baixo
TECH-Ze o i o como
quaisque ajus es!
exemplos, bas an e
Figu a 14. Engenha ia ápida pa a ge enciamen o de e mos: elabo ação de de inições in o madas pelo
KRC com Cha GPT, DeepSeek e Pe plexi y
Os ês esul ados pa ecem ele an es pa a a ges ão de e mos, e es e mé odo pode se
conside ado adequado pa a a elabo ação de de inições e minológicas com a assis ência de
LLM. De a o, o nece KRCs guia os LLMs pa a p oduzi uma de inição do no o signi icado
eme gen e pa a o e mo. As saídas do Cha GPT e do DeepSeek pa ecem mais ap op iadas, em
compa ação com o Pe plexi y. No apêndice, na Figu a 25, o necemos um exemplo dos iscos
de usa p omp s insu icien emen e es i os ao ge encia e mos subme idos a mudança semân ica
wi h LLMs.
Re ising and imp o ing bio-de ini ion by LLMs
No es e seguin e, pedimos às e amen as GenAI que melho assem a de inição que
edigimos sem a ajuda de e amen as de IA, com base nas in o mações cole adas, ou seja,
á ios KRC, e que p opomos chama de "bio-de inição" ( igu a 15):
OBJETIVO
Melho a a biode inição
DATE
13/05/2025
concisos VANCE NIQUE
LIMIT
300 cha ac e s
PROMPT
Imp o e his de ini ion o he e m ‚da a pollu ion‛: speci ic ype o pollu ion ela ed o
As ecnologias da in o mação e a e a digi al ca ac e izadas pela c escen e ge ação de dados,
que es á a ans o ma a ida p o issional, social e co idiana dos indi íduos e do seu ambien e
de uma o ma que pa ece não es a de aco do com as suas capacidades ou necessidades de
ecupe ação de in o mações ele an es.
32
Pa a ealça o duplo signi icado do e mo, o ARTES o nece dois egis os sepa ados: um pa a o signi icado
o iginal e ou o pa a o no o signi icado eme gen e (Figu a 21-22), e uma ex ensa no a sob e os e mos
conco en es (Figu a 22). Figu a 21. A in e ace ARTES DB mos ando os dois egis os de poluição de dados
pa a dis ingui o o iginal do no o signi icado
Figu a 22. A in e ace do ARTES DB mos ando a en ada pa a a poluição de dados 2, o concei o
ecém-eme gido, jun amen e com a in o mação sob e a poluição de dados 1 de inida como um e mo (e
concei o) simul âneo, incluindo uma no a explica i a
Finalmen e, a Figu a 23 mos a os seguin es elemen os do esquema concebido pa a c ia uma
coleção de pedidos e icien es pa a a ges ão de e mos assis ida po LLM no âmbi o do ARTES
po abo dagem expe imen al: a página inicial da in e ace de ecolha de pedidos, um campo de
ex o pa a g a a o pedido concebido, um campo de ex o pa a o nece um exemplo da saída
p oduzida, o amanho de saída necessá io (em ca ac e es ou pala as), uma a aliação da
qualidade do pedido (baseado na saída ob ida) e o ipo de solici ação u ilizada.

33
Figu a 23. Um esquema concebido pa a c ia uma coleção de ins uções e icien es pa a a ges ão de
pe íodos assis ida po LLMs
Obse ações de Conclusão
Es e es udo explo ou o po encial de in eg ação de e amen as GenAI na análise e minológica,
especi icamen e pa a a elabo ação de egis os de e mos den o da base de conhecimen os
ARTES e do quad o pedagógico u ilizado pa a o ensino de e minologia a es udan es de mes ado
em adução na Uni e si é Pa is Ci é. Escolhemos o e mo poluição de dados que exibe mudança
semân ica, como um es udo de caso, pa a conduzi uma análise explo a ó ia e cons ui um
p o ocolo pa a uma in e ação e icien e com LLMs e e amen as GenAI. Es e p o ocolo es á
ago a a se in eg ado no cu ículo de o mação em e minologia no âmbi o do p og ama de
mes ado. Também ealizámos um inqué i o en e 50 es udan es de mes ado em adução, que
mos ou que me ade dos es udan es es á a u iliza os LLM pa a a edacção de egis os de
semes e, o que e o ça ainda mais a necessidade de os guia na sua u ilização e icien e.
Os esul ados expe imen ais do nosso es udo des acam o alo das e amen as
co pus-linguís icas na assis ência à análise e minológica, pe mi indo a cons ução e
o ganização do conhecimen o concei ual, bem como a a aliação da qualidade da saída das
e amen as GenAI. O p o ocolo p oje ado pa a a in eg ação da IA na análise e minológica
mos ou que as e amen as GenAI podem se ú eis pa a e isa e melho a as de inições
e minológicas bio-elabo adas, mas que a in e enção humana é p imo dial. Es es esul ados
alinham-se com abalhos ecen es sob e a in eg ação da IA no ensino e na in es igação (c .
Küble e al. 2024; Raus, Ma ioda 2024; San Ma ín 2024; Küble , Pecman 2025) e e o çam as
34
p incipais ecomendações que deles eme gem, a sabe , a necessidade de p omo e uma
abo dagem c í ica das ecnologias de IA e de desen ol e mé odos e icien es pa a a alia a
p odução ge ada po máquinas. Os esul ados eó icos do nosso es udo des acam o papel c ucial
das análises explo a ó ias no cená io a ual de e amen as de IA em ápida e olução,
pa icula men e na concepção de esquemas e icazes pa a in eg a GenAI e LLMs. Cen al pa a
es e p ocesso é a necessidade de uma análise humana p elimina . O domínio do conhecimen o
especí ico do domínio e dos dados linguís icos é essencial pa a a alia a qualidade dos
esul ados da GenAI e pa a elabo a ins uções e icazes pa a abo da espos as imp ecisas. No
con ex o da e minologia, isso eque conhecimen os especializados em concei os especializados e a aplicação de abo dagens baseadas em co pus à análise de e mos. Co pus
linguis ics eme ges as a key me hod o in o med in e ac ion wi h GenAI ools and p omp
enginee ing.
Um desa io digno de no a encon ado du an e o nosso es udo oi o iés cogni i o in oduzido
pela limi ação delibe ada das in e ações de LLM, que exigiu conside á el au odisciplina. Em
espos a, o p o ocolo p opos o nes e documen o de ende uma in eg ação sequencial das
e amen as GenAI em á ios es ágios de ecupe ação de in o mações e análise e minológica.
Fu u e esea ch will ocus on es ing and e ining his p o ocol wi h ansla ion
es udan es em cu sos de e minologia. O nosso objec i o é expandi a me odologia pa a
ab ange odas as ases da edacção de egis os de e mos, com o objec i o de melho a a
ecupe ação e a ge ação de in o mações e minologicamen e ele an es em in e acção com as
e amen as GenAI. Um dos obje i os cen ais do p o ocolo é desen ol e uma coleção cu ada
de ins uções al amen e e icazes pa a a c iação de egis os de e mos. Nosso es udo lançou
as bases pa a isso, o e ecendo um modelo pa a cons ução e a aliação ápidas, adap ado pa a
ab ange di e en es modelos de linguagem, ipos de a e as e conjun os de dados linguís icos, e que con inua emos a es a , adap a e e ina em es udos adicionais.
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APPENDIX
Figu e 24 shows a p omp wi hou he speci ica ion ‚wi h he exac wo ding ound in
he ex s‛, and he ou pu consis ing o wo e oneous, made-up con ex s, whe e he
de ini ion o in o ma ion pollu ion is c edi ed o da a pollu ion. Ne e heless, he p oposal by
Cha GPT ha ‚da a pollu ion encompasses he con amina ion o in o ma ion sou ces…‛,
can be ega ded as ue, i we ake in o accoun he seman ic ela ion be ween da a pollu ion
and in o ma ion pollu ion e ealed by he discu si e ma ke o me onymy ‚encompasses‛,
and acco ding o which in o ma ion pollu ion is a pa o da a pollu ion. The e o mula ion by
LLMs ‚The concep o da a pollu ion includes in o ma ion pollu ion‛ in o ‚da a pollu ion
encompasses [de ini ion o in o ma ion pollu ion] …‛ is espec ul o knowledge
ep esen a ion. Howe e , in e minological analysis, i is pa amoun o dis inguish
seman ically ela ed e ms, all he mo e so when hey a e nea -like synonyms.
GOAL
Finding de ini ional con ex s and hei e e ences
MODEL
Cha GPT-4- u bo
DATE
13/05/2025
TECH-
NIQUE
Sys em p omp ing
LIMIT
3 de ini ions
PROMPT
Find h ee mos ele an de ini ions o he e m ‚da a pollu ion‛ in scien i ic li e a u e and
p o ide he sou ces o each de ini ion ound. Re u n he de ini ions in he lis ollowed by
he bibliog aphical e e ence o he sou ce and i s URL.
OUTPUT
Da a pollu ion e e s o he ha m ul ‚da a emissions‛ leaked in o he digi al ecosys em,
dis up ing social ins i u ions and public in e es s. This concep e hinks he ha ms he da a
economy c ea es and he way hey ha e o be egula ed.
Ben-Shaha O. 2018: Da a Pollu ion 679, Uni e si y o Chicago Public Law & Legal Theo y
Pape Se ies. A ailable a :
h ps://chicagounbound.uchicago.edu/public_law_and_legal_ heo y/699
Da a pollu ion is he in e ela ed ad e se impac ha he gene a ion, s o ing, handling, and
p ocessing o digi al da a has on ou na u al en i onmen , social en i onmen , and pe sonal
en i onmen . I is he unsus ainable handling, dis ibu ion, and gene a ion o da a esou ces.
Hasselbalch G. e al. 2022: Da a Pollu ion & Powe - Whi e Pape o a Global Sus ainable
De elopmen Agenda on AI. A ailable a :
h ps://www. esea chga e.ne /publica ion/362174889_Da a_Pollu ion_Powe _-
_Whi e_Pape _ o _a_Global_Sus ainable_De elopmen _Agenda_on_AI_by_G y_Hasselbalc
h_wi h_con ibu ions_ om_ he_Da a_Pollu ion_Powe _DPP_G oup_a _Bonn_Sus ainable_
AI_Lab