Explorando mapas de relacionamento com base em subtópicos para sumarização multidocumento Exploring the subtopic-based relationship map strategy for multi-document summarization

Neste artigo, foi adaptada e explorada uma estratégia de geração de sumários multidocumento com base na abordagem de mapas de relacionamento, a qual representa textos como grafos (mapas) de segmentos inter-relacionados e aplica técnicas de percurso em grafo para produzir os sumários. Em particular, utilizou-se o Caminho Denso-Segmentado, um método sofisticado que tenta representar em um sumário os principais subtópicos dos textos de origem, mantendo a informatividade do sumário. Além disso, também foram investigadas algumas técnicas de segmentação e agrupamento de subtópicos bem conhecidas, a fim de selecionar corretamente as informações mais relevantes para compor o sumário final. Mostra-se que este método de sumarização baseado em subtópicos supera outros métodos de sumarização multidocumento e atinge resultados do estado da arte, competindo com os métodos de sumarização profundos mais sofisticados da área. Palavras-chave: sumarização multidocumento, mapas de relacionamento, grafos, subtópicos, segmentação e agrupamento 1Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC), Departamento de Ciências de Computação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, USP,São Carlos/SP, Brasil. {ribaldorafael@gmail.com} 2Departamento de Ciência da Computação, Universidade Federal de Lavras, Avenida Doutor Sylvio Menicucci, 1001, Campus Universitário. CEP: 37200-000 Lavras/MG, Brasil. {paula.cardoso@dcc.ufla. br} 3Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC), Departamento de Ciências de Computação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, USP, São Carlos/SP, Brasil. {taspardo@icmc.usp. br} Explorando mapas de relacionamento com base em subtópicos para sumarização multidocumento Abstract: In this paper we adapt and explore a strategy for generating multidocument summaries based on the relationship map approach, which represent texts as graphs (maps of interrelated segments and apply traversing techniques for producing the summaries. In particular, we work on the Segmented Bushy Path, a sophisticated method which tries to represent in a summary the main subtopics from the source texts while keeping its informativeness. In addition, we also investigate some well-known subtopic segmentation and clustering techniques in order to correctly select the most relevant information to compose the final summary. We show that this subtopic-based summarization method outperforms other methods for multi-document summarization and achieves state of the art results, competing with the most sophisticated deep summarization methods in the area. In this paper we adapt and explore a strategy for generating multidocument summaries based on the relationship map approach, which represent texts as graphs (maps of interrelated segments and apply traversing techniques for producing the summaries. In particular, we work on the Segmented Bushy Path, a sophisticated method which tries to represent in a summary the main subtopics from the source texts while keeping its informativeness. In addition, we also investigate some well-known subtopic segmentation and clustering techniques in order to correctly select the most relevant information to compose the final summary. We show that this subtopic-based summarization method outperforms other methods for multi-document summarization and achieves state of the art results, competing with the most sophisticated deep summarization methods in the area.