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Sobre

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Sérgio Nunes é Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da FEUP, Universidade do Porto e Investigador Sénior do INESC TEC. É Doutorado em Engenharia Informática (2010), na área da Recuperação de Informação, com trabalho focado no uso de caraterísticas temporais para estimar a relevância de informação. É Mestre em Gestão da Informação (2004) com trabalho desenvolvido na área da interoperabilidade entre sistemas de informação académicos.


Tem como principais interesses de investigação a área da recuperação de informação, a interação e visualização de informação, e os sistemas de informação em contexto web. No ensino, o foco são as áreas das bases de dados, das tecnologias da web, e da recuperação de informação, com a coordenação de diversas unidades curriculares em diferentes programas, nomeadamente o Programa Doutoral em Engenharia Informática, a Licenciatura e o Mestrado em Engenharia Informática, e o Mestrado em Multimédia.


Foi Diretor do U.Porto Media Innovation Labs (MIL), o Centro de Competências da Universidade do Porto com o objetivo de desenvolver a capacidade da universidade na área dos Media nas vertentes do ensino, investigação e inovação, promovendo colaborações entre as estruturas existentes e a articulação com parceiros externos.

Tópicos
de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    Sérgio Nunes
  • Cargo

    Responsável de Área
  • Desde

    20 dezembro 2010
007
Publicações

2026

ClaimPT: A Portuguese Dataset of Annotated Claims in News Articles

Autores
Campos, R; Sequeira, R; Nerea, S; Cantante, I; Folques, D; Cunha, LF; Canavilhas, J; Branco, A; Jorge, A; Nunes, S; Guimarães, N; Silvano, P;

Publicação
CoRR

Abstract

2026

CitiLink: Enhancing Municipal Transparency and Citizen Engagement through Searchable Meeting Minutes

Autores
Silva, R; Evans, JP; Isidro, J; Marques, M; Fonseca, A; Morais, R; Canavilhas, J; Pasquali, A; Silvano, P; Jorge, A; Guimarães, N; Nunes, S; Campos, R;

Publicação
CoRR

Abstract

2026

VotIE: Information Extraction from Meeting Minutes

Autores
Evans, JP; Cunha, LF; Silvano, P; Jorge, A; Guimarães, N; Nunes, S; Campos, R;

Publicação
CoRR

Abstract

2026

SegNSP: Revisiting Next Sentence Prediction for Linear Text Segmentation

Autores
Isidro, J; Cunha, LF; Silvano, P; Jorge, A; Guimarães, N; Nunes, S; Campos, R;

Publicação
CoRR

Abstract

2025

Cross-Lingual Information Retrieval in Tetun for Ad-Hoc Search

Autores
Araújo, A; Jesus, Gd; Nunes, S;

Publicação
EPIA (2)

Abstract
Developing information retrieval (IR) systems that enable access across multiple languages is crucial in multilingual contexts. In Timor-Leste, where Tetun, Portuguese, English, and Indonesian are official and working languages, no cross-lingual information retrieval (CLIR) solutions currently exist to support information access across these languages. This study addresses that gap by investigating CLIR approaches tailored to the linguistic landscape of Timor-Leste. Leveraging an existing monolingual Tetun document collection and ad-hoc text retrieval baselines, we explore the feasibility of CLIR for Tetun. Queries were manually translated into Portuguese, English, and Indonesian to create a multilingual query set. These were then automatically translated back into Tetun using Google Translate and several large language models, and used to retrieve documents in Tetun. Results show that Google Translate is the most reliable tool for Tetun CLIR overall, and the Hiemstra LM consistently outperforms BM25 and DFR BM25 in cross-lingual retrieval performance. However, overall effectiveness remains up to 26.95% points lower than that of the monolingual baseline, underscoring the limitations of current translation tools and the challenges of developing an effective CLIR for Tetun. Despite these challenges, this work establishes the first CLIR baseline for Tetun ad-hoc text retrieval, providing a foundation for future research in this under-resourced setting. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.