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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SUMARIZAÇÃO DE ARTIGOS CIENTÍFICOS EM PORTUGUÊS NO DOMÍNIO DA SAÚDE Autor: DAYSON NYWTON C R DO NASCIMENTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ORIENTADOR
FERNANDO ALBERTO CORREIA DOS SANTOS JUNIOR - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64511
Catalogação: 30/10/2023 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64511@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64511@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64511
Resumo:
Título: SUMARIZAÇÃO DE ARTIGOS CIENTÍFICOS EM PORTUGUÊS NO DOMÍNIO DA SAÚDE Autor: DAYSON NYWTON C R DO NASCIMENTO
FERNANDO ALBERTO CORREIA DOS SANTOS JUNIOR - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64511
Catalogação: 30/10/2023 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64511@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64511@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64511
Resumo:
Neste trabalho, apresentamos um estudo sobre o fine-tuning de um LLM
(Modelo de Linguagem Amplo ou Large Language Model) pré-treinado para a
sumarização abstrativa de textos longos em português. Para isso, construímos
um corpus contendo uma coleção de 7.450 artigos científicos na área de Ciências
da Saúde em português. Utilizamos esse corpus para o fine-tuning do modelo
BERT pré-treinado para o português brasileiro (BERTimbau). Em condições
semelhantes, também treinamos um segundo modelo baseado em Memória
de Longo Prazo e Recorrência (LSTM) do zero, para fins de comparação.
Nossa avaliação mostrou que o modelo ajustado obteve pontuações ROUGE
mais altas, superando o modelo baseado em LSTM em 30 pontos no F1-score.
O fine-tuning do modelo pré-treinado também se destaca em uma avaliação
qualitativa feita por avaliadores a ponto de gerar a percepção de que os resumos
gerados poderiam ter sido criados por humanos em uma coleção de documentos
específicos do domínio das Ciências da Saúde.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |