Modelo para sumarização computacional de textos científicos.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Tarafa Guzmán, Alejandro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artigo científico; Computational summarization; Natural language processing; Processamento de linguagem natural; Scientific paper; Semantic textual similarity
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-10082017-145217/

Neste trabalho, propõe-se um modelo para a sumarização computacional extrativa de textos de artigos técnico-cientificos em inglês. A metodologia utilizada baseia-se em um módulo de avaliação de similaridade semântica textual entre sentenças, desenvolvido especialmente para integrar o modelo de sumarização. A aplicação deste módulo de similaridade à extração de sentenças é feita por intermédio do conceito de uma janela deslizante de comprimento variável, que facilita a detecção de equivalência semântica entre frases do artigo e aquelas de um léxico de frases típicas, atribuíveis a uma estrutura básica dos artigos. Os sumários obtidos em aplicações do modelo apresentam qualidade razoável e utilizável, para os efeitos de antecipar a informação contida nos artigos.