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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Batista Junior, Joinvile-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7711394117839430pt_BR
dc.contributor.referee1Szabo, Alexandre-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1867346456358550pt_BR
dc.contributor.referee2Santos, Wellington Lima dos-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1921193787151162pt_BR
dc.creatorSantos, Thiago Lourenço dos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0588050465605749pt_BR
dc.date.accessioned2021-11-22T14:59:07Z-
dc.date.available2021-11-22T14:59:07Z-
dc.date.issued2020-08-20-
dc.identifier.citationSANTOS, Thiago Lourenço dos. Sumarização automática abstrativa de textos utilizando Deep Learning. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/4649-
dc.description.abstractDeep learning has been used successfully in several applications in Natural Language Processing area. One of the applications is summarization of sentences, which can be extractive or abstractive. In this work, abstract summarization is addressed, on which summary is generated from abstractions and linguistic techniques, with the possibility of using words not found in the input sentence, which does not occur in extractive summarization, on which the output is a subset of the input. In this work, five papers were selected, in which the two most recent articles implementations were executed and tested, with the results being compared with those published in the articles and with the comparative analysis of some of the summaries generated by the trained models.en
dc.description.resumoDeep learning (aprendizado profundo) tem sido utilizado com sucesso em várias publicações na área de Processamento de Linguagem Natural. Uma das aplicações é a sumarização de sentenças, que pode ser extrativa ou abstrativa. Neste trabalho será abordada a sumarização abstrativa, na qual o sumário é gerado a partir de abstrações e técnicas linguísticas, com a possibilidade de uso de palavras não encontradas no texto de entrada. O que não ocorre na sumarização extrativa, na qual a saída é um subconjunto da entrada. Para isso, foram selecionados cinco artigos, em que as implementações dos dois artigos mais recentes foram executados e testados. Os resultados foram comparados com os divulgados nos artigos. Além disso, foi feita uma análise comparativa de alguns dos sumários gerados pelos modelos treinados.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Marcos Pimentel (marcospimentel@ufgd.edu.br) on 2021-11-22T14:59:07Z No. of bitstreams: 1 ThiagoLourencodosSantos.pdf: 11966987 bytes, checksum: a4a5c56e454311f18423a4ea1c76cac6 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-11-22T14:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ThiagoLourencodosSantos.pdf: 11966987 bytes, checksum: a4a5c56e454311f18423a4ea1c76cac6 (MD5) Previous issue date: 2020-08-20en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Exatas e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Ciência da computação)pt_BR
dc.subjectNatural language processing (Computer science)en
dc.subjectAprendizagem profundapt_BR
dc.subjectDeep Learningen
dc.subjectSumarização abstratapt_BR
dc.subjectAbstractive summarizationen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleSumarização automática abstrativa de textos utilizando Deep Learningpt_BR
dc.title.alternativeAbstract automatic text summarization using Depp Learningen
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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