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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSouza, Osvaldo de-
dc.contributor.authorTabosa, Hamilton Rodrigues-
dc.contributor.authorOliveira, Davi Martins de-
dc.contributor.authorOliveira, Mayra Helena de Souza-
dc.date.accessioned2020-04-25T17:13:13Z-
dc.date.available2020-04-25T17:13:13Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationSOUZA, Osvaldo de; TABOSA, Hamilton Rodrigues; OLIVEIRA, Davi Martins de; OLIVEIRA, Mayra Helena de Souza. Um método de sumarização automática de textos através de dados estatísticos e Processamento de Linguagem Natural. Informação & Sociedade: Estudos, João Pessoa, v. 27, n. 3, p. 307-320, set./dez. 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/51445-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherInformação & Sociedade: Estudospt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSumarização automática de textospt_BR
dc.subjectAcessibilidade informacionalpt_BR
dc.subjectLinguagem natural (processamento)pt_BR
dc.subjectMediação da informaçãopt_BR
dc.titleUm método de sumarização automática de textos através de dados estatísticos e Processamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste artigo discute a mediação da informação em relação à sumarização automática de textos, examina técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), e analisa o uso de técnicas de processamento de texto baseadas em métodos estatísticos de ocorrência de palavras do português brasileiro. Contextualiza o termo sumarização à Ciência da Informação. Propõe e apresenta um método de produção automática de sumários de textos baseado em técnicas de PLN e métodos estatísticos de uso de palavras. Para cada uma dessas técnicas, analisa e exemplifica, e oportunamente, apresenta as equações que governam o uso de tais técnicas. Como resultados obtidos na pesquisa, destaca-se um inédito corpus anotado, composto por aproximadamente meio milhão de palavras do português brasileiro, além dos resultados médios obtidos com os testes empíricos da ferramenta de sumarização, que indicam uma redução da dimensionalidade, para textos com até 500 palavras, da ordem de 53%. A análise geral dos achados da pesquisa indica que os resultados são promissores quanto à capacidade de redução e a preservação do valor semântico dos textos.pt_BR
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