Avaliação de uma tipologia de sinais para a detecção automática da complementaridade - Cruz Souza, Jackson Wilke da; Di Felippo, Ariani (Domínios de Lingu@gem, 2022)
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.