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.creatorDias, Márcio de Souza-
dc.creatorDi Felippo, Ariani-
dc.creatorRassi, Amanda Pontes-
dc.creatorCardoso, Paula Christina Figueira-
dc.creatorNóbrega, Fernando Antônio Asevedo-
dc.creatorPardo, Thiago Alexandre Salgueiro-
dc.date.accessioned2022-06-27T12:44:35Z-
dc.date.available2022-06-27T12:44:35Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationDIAS, M. de S. et al. An investigation of linguistic problems in automatic multi-document summaries. Revista de Estudos da Linguagem, Belo Horizonte, v. 29, n. 2, p. 859-907, 2021. DOI: 10.17851/2237-2083.29.2.859-907.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50347-
dc.description.abstractAutomatic summaries commonly present diverse linguistic problems that affect textual quality and thus their understanding by users. Few studies have tried to characterize such problems and their relation with the performance of the summarization systems. In this paper, we investigated the problems in multi-document extracts (i.e., summaries produced by concatenating several sentences taken exactly as they appear in the source texts) generated by systems for Brazilian Portuguese that have different approaches (i.e., superficial and deep) and performances (i.e., baseline and state-of-the art methods). For that, we first reviewed the main characterization studies, resulting in a typology of linguistic problems more suitable for multi-document summarization. Then, we manually annotated a corpus of automatic multi-document extracts in Portuguese based on the typology, which showed that some of linguistic problems are significantly more recurrent than others. Thus, this corpus annotation may support research on linguistic problems detection and correction for summary improvement, allowing the production of automatic summaries that are not only informative (i.e., they convey the content of the source material), but also linguistically well structured.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Faculdade de Letras (FALE)pt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRevista de Estudos da Linguagempt_BR
dc.subjectAutomatic summarizationpt_BR
dc.subjectMulti-document summarypt_BR
dc.subjectLinguistic problempt_BR
dc.subjectCorpus annotationpt_BR
dc.subjectSumarização automáticapt_BR
dc.subjectSumário multidocumentopt_BR
dc.subjectProblema linguísticopt_BR
dc.subjectAnotação de corpuspt_BR
dc.titleAn investigation of linguistic problems in automatic multi-document summariespt_BR
dc.title.alternativeUma investigação de problemas linguísticos em sumários automáticos multidocumentopt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoSumários automáticos geralmente apresentam vários problemas linguísticos que afetam a sua qualidade textual e, consequentemente, sua compreensão pelos usuários. Alguns trabalhos caracterizam tais problemas e os relacionam ao desempenho dos sistemas de sumarização. Neste artigo, investigaram-se os problemas em extratos (isto é, sumários produzidos pela concatenação de sentenças extraídas na íntegra dos textos-fonte) multidocumento em Português do Brasil gerados por sistemas que apresentam diferentes abordagens (isto é, superficial e profunda) e desempenho (isto é, métodos baseline e do estado-da-arte). Para tanto, as principais caracterizações dos problemas linguísticos em sumários automáticos foram investigadas, resultando em uma tipologia mais adequada à sumarização multidocumento. Em seguida, anotou-se manualmente um corpus de extratos com base na tipologia, evidenciando que alguns tipos de problemas são significativamente mais recorrentes que outros. Assim, essa anotação gera subsídios para as tarefas automáticas de detecção e correção de problemas linguísticos com vistas à produção de sumários automáticos não só mais informativos (isto é, que cobrem o conteúdo do material de origem), como também linguisticamente bem-estruturados.pt_BR
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