Uma Comparação Sistemática de Diferentes Abordagens para a Sumarização Automática Extrativa de Textos em Português

Miguel Ângelo Abrantes Costa, Bruno Martins

Resumo


A sumarização automática consiste na tarefa de gerar automaticamente versões condensadas de textos fonte, apresentando-se como um dos problemas fundamentais nas áreas da Recuperação de Informação e do Processamento de Linguagem Natural. Neste artigo, considerando metodologias puramente extrativas, são comparadas diferentes abordagens na tarefa de sumarizar documentos individuais correspondendo a textos jornalísticos escritos em Português. Através da utilização da bancada ROUGE como forma de medir a qualidade dos sumários produzidos, são reportados resultados para dois domínios experimentais diferentes, respetivamente envolvendo (i) a geração de títulos para textos jornalísticos escritos na variante Europeia do Português, e (ii) a geração de sumários com base em artigos jornalísticos escritos na variante Brasileira do Português. Os resultados obtidos demonstram que uma baseline simples, baseada na seleção da primeira frase, obtém melhores resultados na construção de títulos de notícias de forma extrativa, em termos de várias métricas ROUGE. No segundo domínio experimental, envolvendo a geração de sumários de notícias, o método que obteve melhores resultados foi o algoritmo LSA Squared, para as várias métricas ROUGE consideradas neste trabalho.

Palavras-chave


Sumarização Extrativa; Recuperção de Informação; Processamento de Linguagem Natural;

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