1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. Departamento de Ciência da Computação - DCC
  4. DCC - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCardoso, Paula Christina Figueira-
dc.creatorPardo, Thiago Alexandre Salgueiro-
dc.date.accessioned2019-01-25T12:44:23Z-
dc.date.available2019-01-25T12:44:23Z-
dc.date.issued2016-03-
dc.identifier.citationCARDOSO, P. C. F.; PARDO, T. A. S. Multi-document summarization using semantic discourse models. Procesamiento de Lenguaje Natural, [S. l.], n. 56, p. 57-64, marzo 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/5287pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/32556-
dc.description.abstractAutomatic multi-document summarization aims at reducing the size of texts while preserving the important content. In this paper, we propose some methods for automatic summarization based on two semantic discourse models: Rhetorical Structure Theory (RST) and Cross-document Structure Theory (CST). These models are chosen in order to properly address the relevance of information, multi-document phenomena and subtopical distribution in the source texts. The results show that using semantic discourse knowledge for content selection improve the informativeness of automatic summaries.pt_BR
dc.languageespt_BR
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturalpt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceProcesamiento de Lenguaje Naturalpt_BR
dc.subjectResumen multidocumentopt_BR
dc.subjectCross-document structure theorypt_BR
dc.subjectRhetorical structure theorypt_BR
dc.subjectMulti-document summarizationpt_BR
dc.subjectTeoria da estrutura de documentos cruzadospt_BR
dc.subjectTeoria da estrutura retóricapt_BR
dc.subjectResumo de vários documentospt_BR
dc.titleMulti-document summarization using semantic discourse modelspt_BR
dc.title.alternativeResumen multidocumento utilizando teorías semántico-discursivaspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoEl resumen automático tiene por objetivo reducir el tamaño de los textos, preservando el contenido más importante. En este trabajo, proponemos algunos métodos de resumen basados en dos teorías semántico-discursivas: Teoría de la Estructura Retórica (Rhetorical Structure Theory, RST) y Teoría de la Estructura Inter-Documento (Cross-document Structure Theory, CST). Han sido elegidas ambas teorías con el fin de abordar de un modo más relevante de un texto, los fenómenos relacionales de inter-documentos y la distribución de subtopicos en los textos. Los resultados muestran que el uso de informaciones semánticas y discursivas para la selección de contenidos mejora la capacidad informativa de los resúmenes automáticos.pt_BR
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