Gerador automático de resumos científicos em pesquisa em turismo
DOI:
https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.4194Palavras-chave:
Processamento de linguagem natural, Geração de textos científicos, Turismo, RNN, LSTM, GPT-3Resumo
Com a nova onda de redes neurais, as arquiteturas baseadas em deep learning fizeram muito sucesso na última década. Uma das principais aplicações que essas arquiteturas tiveram é a geração automática de texto, que recentemente ganhou popularidade. Diferentes tarefas tentaram ser resolvidas, como geradores de músicas, chatbots, resumos automáticos, tradutores, entre outros. No entanto, poucos trabalhos têm como foco a geração de textos científicos. Este artigo apresenta uma análise da geração de resumos de artigos científicos explorando diferentes tipos de arquiteturas. Para este trabalho foram coletados 227 artigos sobre Processamento de Linguagem Natural aplicado ao setor de turismo. Com esta coleção, são propostos diferentes tipos de ajuste fino onde o melhor resultado é 0,21 obtido pelo GPT-3 de acordo com o coeficiente de Jaccard.
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Copyright (c) 2022 Miguel Ángel Álvarez Carmona, Ramón Aranda, Ángel Diaz-Pacheco, José de Jesús Ceballos-Mejía

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