Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
SILVA, Ihago Henrique Lucena e |
| Orientador(a): |
Lins, Rafael Dueire |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39489
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Resumo: |
O crescimento exponencial de documentos textuais na web nos últimos anos tem forçado os pesquisadores a descobrir formas de economizar tempo e recursos para encontrar informações relevantes. Muitas soluções na área de Processamento de Linguagem Natural vêm sendo cada vez mais empregadas, principalmente para lidar com esse grande volume de informações não estruturadas. Algumas dessas soluções são a classificação automática de documentos e a sumarização automática de textos. Enquanto a sumarização automática tenta produzir um resumo do texto original, ou seja, um recorte com as informações mais úteis do texto em um determinado cenário, a classificação automática visa categorizar um texto, atribuindo-lhe rótulos (identificadores de classes pré-definidos). Logo, se empregadas conjuntamente, essas soluções distintas podem trazer ganhos significativos do contexto de uma para o contexto da outra. Esta dissertação estuda o quanto a categoria de classificação de um documento oferece um bom critério para escolha das técnicas de sumarização mais adequadas, visto que é muito complexo criar um método genérico o suficiente para resumir diferentes tipos de textos. Também foi realizado um mapeamento das combinações de técnicas que produzissem os melhores resumos para cada uma das classes de documentos empregadas. Por fim, é analisada a eficácia da construção de modelos de classificação de documentos a partir dos próprios resumos dos textos originais gerados pelas técnicas de sumarização. |
