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ConceptRank : extractive summarization basede on graph conceptual centrality as salience

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ConceptRank : extractive summarization basede on graph conceptual centrality as salience

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Título ConceptRank : extractive summarization basede on graph conceptual centrality as salience
Outro título ConceptRank: sumarização estrativa baseada na centralidade conceitual de um grafo como saliência
Autor Ramos, Ana Maria Schwendler
Orientador Wives, Leandro Krug
Co-orientador Wolozyn, Vinícius
Data 2016
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Assunto Grafos : Arvores : Algoritmos : Algebra booleana : Logica de computadores : Modelagem aritmetica
[en] Automatic text summarization
[en] Extractive summarization
[en] Graph conceptual centrality as salience
[en] Natural language processing
[en] Summarization based on concepts
[en] Summary evaluation
Abstract Since the access to information is increasing everyday and we can easily acquire knowledge from many resources such as news websites, blogs and social networks, the capacity of processing all this amount of information becomes increasingly difficult. So, a way to deal with this situation is automatically extract the most important sentences, aiming to reduce the amount of text into a shorter version. We can explore this process while preserving the core information content by using a process called Automatic Text Summarization. This work presents a proposal to minimize problems related to the automatic summarization of texts, since some extractive techniques could not totally be prepared to handle with some issues, such as typos, synonyms and other orthographic variations, by evaluating sentences using "concepts" instead of words to represent the content of summaries.
Resumo Como o acesso à informação está aumentando todos os dias e podemos facilmente adquirir conhecimento de muita fontes, como sites de notícias, blogs e redes sociais, a capacidade de processar essa quantidade de informações torna-se cada vez mais difícil. Sendo assim, uma maneira de resolver esta situação é automaticamente extrair as sentenças mais importantes de um texto, visando reduzir a quantidade de conteúdo em uma versão mais curta. Podemos explorar esse processo, preservando o entendimento da informação, usando um processo chamado Sumarização Automática de Textos. Esta monografia apresenta uma proposta para minimizar os problemas relacionados a sumarização automática de textos, uma vez que algumas técnicas extrativas podem não estar totalmente preparadas para lidar com algumas questões, como erros de digitação, sinônimos e outras variações ortográficas, avaliando as frases usando "conceitos"em vez de palavras para representar o conteúdo dos resumos.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/153316
Arquivos Descrição Formato
001014183.pdf (170.9Kb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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