Para proporcionar un acceso fácil y óptimo a la información digital, los resúmenes narrativos deben tener una estructura coherente y natural. Dependiendo de cómo se produce un resumen, se puede hacer una distinción entre resúmenes extractivos y abstractos. Utilizando un enfoque de resumen abstracto, la información relevante (p. Ej., ¿Quién ?, ¿qué ?, ¿cuándo ?, ¿dónde ?, …) podría fusionarse, lo que llevaría a la generación de una o más oraciones nuevas. Sin embargo, para hacer esto es necesario obtener y procesar la información temporal en un texto. Una forma muy efectiva es la generación de líneas de tiempo a partir de múltiples documentos para que la generación de resúmenes sea compatible con la línea de tiempo generada, sin perder la información temporal relevante de los textos. En esta propuesta, se genera automáticamente una línea de tiempo enriquecida, y el proceso de generación de resúmenes abstractos se presenta utilizando esta línea de tiempo como base [Barros et al., 2019]. Finalmente, se presentarían posibles aplicaciones de la generación automática de línea de tiempo, como por ejemplo su aplicación para la detección de Fake News.
Cita bibliográfica: Saquete Boró, Estela. “From Unstructured Data to Narrative Abstractive Summaries”. In: Gamper, Johann; Pinchinat, Sophie; Sciavicco, Guido (Eds.). 26th International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME 2019). Dagstuhl, Germany: Schloss Dagstuhl–Leibniz-Zentrum fuer Informatik, 2019. (Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs); 147). ISBN 978-3-95977-127-6, pp. 2:1-2:4
Autores: Saquete Boró, Estela
URI: https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2019/11360/
Tareas relacionadas: