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SUMMARY:Towards end-to-end speech-to-text summarisation
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DESCRIPTION:  ResumoA sumarização de fala para texto é uma técnica pro
 eminente que permite economizar o tempo dispendido para acompanhar as not
 ícias transmitidas diariamente. O surgimento de grandes modelos de lingua
 gem a partir de aprendizagem profunda\, que têm capacidades de geração 
 de texto impressionantes\, colocou o foco da investigação em sistemas de
  sumarização que produzem versões compactas e parafraseadas dos conteú
 dos de documentos\, conhecidos como resumos abstrativos. A modelagem de po
 nta-a-ponta para sumarização abstrativa de fala para texto é uma aborda
 gem promissora que oferece a possibilidade de gerar representações laten
 tes ricas que aproveitam as informações não-verbais e acústicas do áu
 dio\, em oposição ao simples uso de informações linguísticas presente
 s nas transcrições geradas automaticamente em sistemas em cascata. No en
 tanto\, a pouca literatura sobre modelação ponta-a-ponta desta tarefa fa
 lha em explorar diferentes domínios\, nomeadamente notícias. Modelamos a
  sumarização de fala para texto com sistemas em cascata e de ponta-a-pon
 ta usando uma base de dados de notícias transmitidas em francês. Ao cont
 rário da literatura disponível\, a nossa nova implementação de ponta-a
 -ponta faz uso de dados externos\, recorrendo à transferência de aprendi
 zagem de um sumarizador de texto para texto pré-treinado. Experiências m
 ostram que os resumos abstratos gerados pelos sistemas em cascata e de pon
 ta-a-ponta são mais fortes do que uma linha de base extrativa. No entanto
 \, o desempenho da implementação de ponta-a-ponta é pior do que a imple
 mentação em cascata\, o que é objeto de uma extensa análise que inclui
  direções futuras para fechar esta lacuna.
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 to-text-summarisation/
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 <p data-block-key="39lct">A sumarização de fala para texto é uma técni
 ca proeminente que permite economizar o tempo dispendido para acompanhar a
 s notícias transmitidas diariamente. O surgimento de grandes modelos de l
 inguagem a partir de aprendizagem profunda\, que têm capacidades de gera
 ção de texto impressionantes\, colocou o foco da investigação em siste
 mas de sumarização que produzem versões compactas e parafraseadas dos c
 onteúdos de documentos\, conhecidos como resumos abstrativos.<br/><br/> A
  modelagem de ponta-a-ponta para sumarização abstrativa de fala para tex
 to é uma abordagem promissora que oferece a possibilidade de gerar repres
 entações latentes ricas que aproveitam as informações não-verbais e a
 cústicas do áudio\, em oposição ao simples uso de informações lingu
 ísticas presentes nas transcrições geradas automaticamente em sistemas 
 em cascata. No entanto\, a pouca literatura sobre modelação ponta-a-pont
 a desta tarefa falha em explorar diferentes domínios\, nomeadamente notí
 cias. <br/><br/>Modelamos a sumarização de fala para texto com sistemas 
 em cascata e de ponta-a-ponta usando uma base de dados de notícias transm
 itidas em francês. Ao contrário da literatura disponível\, a nossa nova
  implementação de ponta-a-ponta faz uso de dados externos\, recorrendo 
 à transferência de aprendizagem de um sumarizador de texto para texto pr
 é-treinado. <br/><br/>Experiências mostram que os resumos abstratos gera
 dos pelos sistemas em cascata e de ponta-a-ponta são mais fortes do que u
 ma linha de base extrativa. No entanto\, o desempenho da implementação d
 e ponta-a-ponta é pior do que a implementação em cascata\, o que é obj
 eto de uma extensa análise que inclui direções futuras para fechar esta
  lacuna.</p>
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