Métodos de Otimização Combinatória Aplicados ao Problema de Compressão MultiFrases1footnote 11footnote 1Preprint of XLVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016.
Table 1: A métrica de cobertura do ROUGE e a TC das compressões do corpus de aprendizado. As linhas em negrito destacam os melhores resultados e a versão selecionada do nosso sistema é marcada por uma estrela.
['Sistemas', 'ROUGE-1', 'ROUGE-2', 'TC']
Todos os sistemas geraram a compressão de um documento em tempo viável (menos de 6 segundos). Devido à grande quantidade de testes gerados para o corpus de aprendizado, selecionamos os resultados que generalizam o funcionamento do GP+OPT. Essa tabela é dividida em 4 partes. A primeira descreve os resultados das baselines e as demais partes descrevem os resultados do nosso sistema. A primeira parte da tabela comprova que o pós- tratamento utilizado por BM (análise da relevância das keyphrases) é melhor que a simples normalização dos scores das frases realizada por Filippova. O aumento da relevância dos 3-grams na nossa modelagem melhora a informatividade da compressão sem aumentar bruscamente Além disso, os 3-grams podem melhorar a qualidade gramatical, pois eles adicionam conjuntos de palavras gramaticalmente corretos à compressão. Apesar do aumento da relevância das palavras-chaves gerar e proporcionam as melhores compressões (linhas em Dentre os melhores resultados (última parte da Tabela), escolhemos a versão do nosso sistema com PC=9, β=0.8 e γ=0.1, pois essa configuração prioriza as palavras-chaves e tenta adicionar 3-grams às compressões.