Avaliação de uma tipologia de sinais para a detecção automática da complementaridade

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14393/DL52-v16n4a2022-10

Palavras-chave:

Cross-Document Structure Theory, Sumarização automática, Complementaridade, Corpus multidocumento, Sinal textual

Resumo

Em uma coleção de notícias sobre um mesmo evento, duas sentenças de textos distintos podem expressar diferentes fenômenos multidocumento (redundância, complementaridade e contradição). A Cross-Document Structure Theory (CST) provê rótulos para representar esses fenômenos. A identificação automática dos fenômenos multidocumento e das relações CST correspondentes é central à Sumarização Automática Mutidocumento, pois ajuda a máquina a entender o conteúdo textual. Neste artigo, avaliou-se uma tipologia de sinais (textuais) para a detecção automática das relações CST de complementaridade (Historical background, Follow-up e Elaboration) em um corpus multidocumento de notícias em Português do Brasil. Utilizando algoritmos de diferentes paradigmas de Aprendizado de Máquina, obtiveram-se classificadores que atingiram alto índice de acurácia geral (superior a 90%), indicando o potencial dos sinais.

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Biografia do Autor

Jackson Wilke da Cruz Souza, Universidade Federal de Alfenas

PhD in Linguistics (UFSCar), professor in Instituto de Ciências Sociais Aplicadas from Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL-MG).

Ariani Di Felippo, Universidade Federal de São Carlos

PhD in Linguistics (UNESP), professor in Departamento de Letras from Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).

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Publicado

12.09.2022

Como Citar

CRUZ SOUZA, J. W. da; DI FELIPPO, A. Avaliação de uma tipologia de sinais para a detecção automática da complementaridade. Domínios de Lingu@gem, Uberlândia, v. 16, n. 4, p. 1517–1543, 2022. DOI: 10.14393/DL52-v16n4a2022-10. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagem/article/view/63776. Acesso em: 9 nov. 2024.