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Título: Sumarizador abstrato de texto utilizando redes neurais recorrentes corpus : acórdãos do TCU
Autor(es): Beigelman, Daniel Barbosa
Orientador(es): Romariz, Alexandre Ricardo Soares
Assunto: Redes neurais (Computação)
Tribunal de Contas da União (TCU)
Rede neural recorrente
Sumarização automática
Processamento de linguagem natural (Computação)
Data de apresentação: 6-Dez-2019
Data de publicação: 10-Ago-2021
Referência: BEIGELMAN, Daniel Barbosa. Sumarizador abstrato de texto utilizando redes neurais recorrentes corpus: acórdãos do TCU. 2019. 32 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Este trabalho apresenta a implementação de um modelo sequência-para-sequência de sumariza ção abstrata de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) configuradas em codificador e decodificador com um sistema de atenção-global implementado entre as duas redes neurais. O modelo foi treinado em cima do corpus de acórdãos do Tribunal de Contas da União (TCU), que conta com dados referentes aos acórdãos proferidos pelo TCU entre os anos de 1992 até 30/08/2019.
Abstract: In this work, is presented an implementation of a framework for abstractive text summariza tion based on a sequence-to-sequence oriented Attentional Encoder-Decoder Recurrent Neural Networks model. The model was trained on the corpus of judgments of the Federal Court of Audit (TCU), which contains data related to the judgments handed down by TCU between 1992 and 30/08/2019.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.
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