联邦警察背景下犯罪新闻的自动摘要

Thierry S. Barros, C. S. S. Pires, Dimas C. N. Filho
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摘要

深度神经网络已成功地应用于许多不同的自然语言处理任务。在广泛的nlp任务中利用结果的神经网络模型是BERT模型——变压器双向编码器表示的首字母缩写。在本研究中,我们提出了如何使用BERT模型来总结巴西联邦警察的文本文件。这些文件的目的是报告调查活动的摘要。由于文档的大小和复杂性,阅读和理解所有内容是一项艰巨的工作。因此,我们旨在分析使用BERT模型从联邦警察文件中提取和综合最重要信息的可行性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Sumarizacão Automática de Notícias Crime no Contexto da Polícia Federal
Redes neurais profundas foram aplicadas com sucesso a muitas tarefas diferentes de processamento de linguagem natural. Um modelo de rede neural que alavancou os resultados em uma ampla gama de tarefas de PNL foi o modelo BERT - uma sigla para Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Nesta pesquisa, apresentamos como o modelo BERT pode ser utilizado para resumir documentos textuais da Polícia Federal Brasileira. Os documentos visam relatar um resumo das atividades investigativas. Devido ao tamanho e à complexidade dos documentos, é um trabalho exaustivo ler e compreender todo o seu conteúdo. Assim, objetivamos analisar a viabilidade da utilização do modelo BERT para extrair e sintetizar as informações mais importantes de documentos da Polícia Federal.
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