Selección de Contenido Relevante mediante Modelos de Lenguaje Posicionales: Un Análisis Experimental

Como muchas áreas en el ámbito del Procesamiento de Lenguaje Natural, la generación extractiva de resúmenes ha sucumbido a la tendencia general marcada por el éxito de los enfoques de aprendizaje profundo y redes neuronales. Sin embargo, los recursos que tales aproximaciones requieren — computacionales, temporales, datos — no siempre están disponibles. En este trabajo exploramos un método alternativo basado en técnicas estadísticas que, explotando la información semántica del documento original así como su estructura, proporciona resultados competitivos. Presentamos DICES, un método no supervisado, económico y adaptable que no necesita recursos potentes ni grandes cantidades de datos para lograr resultados prometedores respecto al estado de la cuestión.

Autoras: Marta Vicente y Elena Lloret

Fecha de celebración: Septiembre 2020

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