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Exploração de métodos de sumarização automática multidocumento com base em conhecimento semântico-discursivo

Cardoso, Paula Christina Figueira

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2014-09-05

Acceso en línea. La biblioteca tiene también copias físicas.

  • Título:
    Exploração de métodos de sumarização automática multidocumento com base em conhecimento semântico-discursivo
  • Autor: Cardoso, Paula Christina Figueira
  • Orientador: Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro
  • Materias: Modelos Discursivos; Processamento De Língua Natural; Sumarização Automática; Automatic Summarization; Discourse Models; Natural Language Processing
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descripción: A sumarização automática multidocumento visa à produção de um sumário a partir de um conjunto de textos relacionados, para ser utilizado por um usuário particular e/ou para determinada tarefa. Com o crescimento exponencial das informações disponíveis e a necessidade das pessoas obterem a informação em um curto espaço de tempo, a tarefa de sumarização automática tem recebido muita atenção nos últimos tempos. Sabe-se que em um conjunto de textos relacionados existem informações redundantes, contraditórias e complementares, que representam os fenômenos multidocumento. Em cada texto-fonte, o assunto principal é descrito em uma sequência de subtópicos. Além disso, as sentenças de um texto-fonte possuem graus de relevância diferentes. Nesse contexto, espera-se que um sumário multidocumento consista das informações relevantes que representem o total de textos do conjunto. No entanto, as estratégias de sumarização automática multidocumento adotadas até o presente utilizam somente os relacionamentos entre textos e descartam a análise da estrutura textual de cada texto-fonte, resultando em sumários que são pouco representativos dos subtópicos textuais e menos informativos do que poderiam ser. A fim de tratar adequadamente a relevância das informações, os fenômenos multidocumento e a distribuição de subtópicos, neste trabalho de doutorado, investigou-se como modelar o processo de sumarização automática usando o conhecimento semântico-discursivo em métodos de seleção de conteúdo e o impacto disso para a produção de sumários mais informativos e representativos dos textos-fonte. Na formalização do conhecimento semântico-discursivo, foram utilizadas as teorias semântico-discursivas RST (Rhetorical Structure Theory) e CST (Cross-document Structure Theory). Para apoiar o trabalho, um córpus multidocumento foi anotado com RST e subtópicos, consistindo em um recurso disponível para outras pesquisas. A partir da análise de córpus, foram propostos 10 métodos de segmentação em subtópicos e 13 métodos inovadores de sumarização automática. A avaliação dos métodos de segmentação em subtópicos mostrou que existe uma forte relação entre a estrutura de subtópicos e a análise retórica de um texto. Quanto à avaliação dos métodos de sumarização automática, os resultados indicam que o uso do conhecimento semântico-discursivo em boas estratégias de seleção de conteúdo afeta positivamente a produção de sumários informativos.
  • DOI: 10.11606/T.55.2014.tde-16032015-161912
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Fecha de creación: 2014-09-05
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Portugués
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