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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2017.tde-10082017-145217
Documento
Autor
Nome completo
Alejandro Tarafa Guzmán
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Ferreira, Ademar (Presidente)
Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro
Sardinha, Antonio Paulo Berber
Título em português
Modelo para sumarização computacional de textos científicos.
Palavras-chave em português
Artigo científico
Processamento de linguagem natural
Resumo em português
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.
Título em inglês
Scientific text computational summarization model.
Palavras-chave em inglês
Computational summarization
Natural language processing
Scientific paper
Semantic textual similarity
Resumo em inglês
In this work a model is proposed for the computational extractive summarization of scientific papers in English. Its methodology is based on a semantic textual similarity module, for the evaluation of equivalence between sentences, specially developed to integrate the summarization model. A variable width window facilitates the application of this module to detect semantic similarity between phrases in the article and those in a basic structure, assignable to the articles. Practical summaries obtained with the model show usable quality to anticipate the information found in the papers.
 
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Data de Publicação
2017-08-14
 
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