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dc.date.accessioned 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.available 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151590
dc.description.abstract Una tarea desafiante es la extracción automática de información relevante en documentos escritos. Los últimos esfuerzos, principalmente para el idioma inglés, toman ventaja de las arquitecturas basadas en Transformers, actualmente utilizadas para diferentes tareas relacionadas con el lenguaje. En este trabajo se propone y evalúa un pipeline de procesamiento basado en BERT para la generación de resúmenes abstractivos sobre noticias en español. Los resultados preliminares muestran una performance competitiva con los modelos para el idioma inglés, estableciendo una referencia para potenciales mejoras. es
dc.format.extent 44-49 es
dc.language es es
dc.subject resúmenes abstractivos es
dc.subject Español es
dc.subject transformers es
dc.title Generación automática de resúmenes abstractivos de noticias en español es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/249/203 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Bernoldi, Renso es
sedici.creator.person Tolosa, Gabriel Hernán es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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