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Sumarização Multilíngue de Texto

A sumarização multilíngue de texto aplica modelos pré-treinados de codificador-decodificador multilíngues — como mT5 ou mBART — para gerar resumos concisos de documentos escritos em muitas línguas, seja dentro da mesma língua (monolíngue) ou entre línguas (translingue). O ajuste fino (fine-tuning) desses modelos em benchmarks de sumarização multilíngue como XL-Sum permite a cobertura de dezenas de línguas com um único modelo.

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Fontes

  1. Xue, L., Constant, N., Roberts, A., Kale, M., Al-Rfou, R., Siddhant, A., Barua, A., & Raffel, C. (2021). mT5: A Massively Multilingual Pre-Trained Text-to-Text Transformer. Proceedings of NAACL-HLT 2021, pp. 483–498. Association for Computational Linguistics. link
  2. Hasan, T., Bhattacharjee, A., Islam, M. S., Mubasshir, K., Li, Y.-F., Kang, Y.-B., Rahman, M. S., & Shahriyar, R. (2021). XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages. Findings of ACL-IJCNLP 2021, pp. 4693–4703. Association for Computational Linguistics. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-text-summarization

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ScholarGateMultilingual text summarization (Multilingual Text Summarization). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-text-summarization · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026