A sumarização multidocumento consiste na tarefa de produzir automaticamente um único sumário a partir de um conjunto de textos derivados de um mesmo assunto. É imprescindível que seja feito o tratamento de fenômenos que ocorrem neste cenário, tais como: (i) a redundância, a complementaridade e a contradição de informações; (ii) a uniformização de estilos de escrita; (iii) tratamento de expressões referenciais; (iv) a manutenção de focos e perspectivas diferentes nos textos; (v) e a ordenação temporal das informações no sumário. O tratamento de tais fenômenos contribui significativamente para que seja produzido ao final um sumário informativo e coerente, características difíceis de serem garantidas ainda que por um humano. Um tipo particular de coerência estudado nesta tese é a coerência local, a qual é definida por meio de relações entre enunciados (unidades menores) em uma sequência de sentenças, de modo a garantir que os relacionamentos contribuirão para a construção do sentido do texto em sua totalidade. Partindo do pressuposto de que o uso de conhecimento discursivo pode melhorar a avaliação da coerência local, o presente trabalho propõe-se a investigar o uso de relações discursivas para elaborar modelos de coerência local, os quais são capazes de distinguir automaticamente sumários coerentes dos incoerentes. Além disso, um estudo sobre os erros que afetam a Qualidade Linguística dos sumários foi realizado com o propósito de verificar quais são os erros que afetam a coerência local dos sumários, se os modelos de coerência podem identificar tais erros e se há alguma relação entre os modelos de coerência e a informatividade dos sumários. Para a realização desta pesquisa foi necessário fazer o uso das informações semântico-discursivas dos modelos CST (Cross-document Structure Theory) e RST (Rhetorical Structure Theory) anotadas no córpus, de ferramentas automáticas, como o parser Palavras e de algoritmos que extraíram informações do córpus. Os resultados mostraram que o uso de informações semântico-discursivas foi bem sucedido na distinção dos sumários coerentes dos incoerentes e que os modelos de coerência implementados nesta tese podem ser usados na identificação de erros da qualidade linguística que afetam a coerência local. / Multi-document summarization is the task of automatically producing a single summary from a collection of texts derived from the same subject. It is essential to treat many phenomena, such as: (i) redundancy, complementarity and contradiction of information; (ii) writing styles standardization; (iii) treatment of referential expressions; (iv) text focus and different perspectives; (v) and temporal ordering of information in the summary. The treatment of these phenomena contributes to the informativeness and coherence of the final summary. A particular type of coherence studied in this thesis is the local coherence, which is defined by the relationship between statements (smallest units) in a sequence of sentences. The local coherence contributes to the construction of textual meaning in its totality. Assuming that the use of discursive knowledge can improve the evaluation of the local coherence, this thesis proposes to investigate the use of discursive relations to develop local coherence models, which are able to automatically distinguish coherent summaries from incoherent ones. In addition, a study on the errors that affect the Linguistic Quality of the summaries was conducted in order to verify what are the errors that affect the local coherence of summaries, as well as if the coherence models can identify such errors, and whether there is any relationship between coherence models and informativenessof summaries. For thisresearch, it wasnecessary theuseof semantic-discursive information of CST models (Cross-document Structure Theory) and RST (Rhetorical Structure Theory) annoted in the corpora, automatic tools, parser as Palavras, and algorithms that extract information from the corpus. The results showed that the use of semantic-discursive information was successful on the distinction between coherent and incoherent summaries, and that the information about coherence can be used in error detection of linguistic quality that affect the local coherence.

A sumarização multidocumento consiste na tarefa de produzir automaticamente um único sumário a partir de um conjunto de textos derivados de um mesmo assunto. É imprescindível que seja feito o tratamento de fenômenos que ocorrem neste cenário, tais como: (i) a redundância, a complementaridade e a contradição de informações; (ii) a uniformização de estilos de escrita; (iii) tratamento de expressões referenciais; (iv) a manutenção de focos e perspectivas diferentes nos textos; (v) e a ordenação temporal das informações no sumário. O tratamento de tais fenômenos contribui significativamente para que seja produzido ao final um sumário informativo e coerente, características difíceis de serem garantidas ainda que por um humano. Um tipo particular de coerência estudado nesta tese é a coerência local, a qual é definida por meio de relações entre enunciados (unidades menores) em uma sequência de sentenças, de modo a garantir que os relacionamentos contribuirão para a construção do sentido do texto em sua totalidade. Partindo do pressuposto de que o uso de conhecimento discursivo pode melhorar a avaliação da coerência local, o presente trabalho propõe-se a investigar o uso de relações discursivas para elaborar modelos de coerência local, os quais são capazes de distinguir automaticamente sumários coerentes dos incoerentes. Além disso, um estudo sobre os erros que afetam a Qualidade Linguística dos sumários foi realizado com o propósito de verificar quais são os erros que afetam a coerência local dos sumários, se os modelos de coerência podem identificar tais erros e se há alguma relação entre os modelos de coerência e a informatividade dos sumários. Para a realização desta pesquisa foi necessário fazer o uso das informações semântico-discursivas dos modelos CST (Cross-document Structure Theory) e RST (Rhetorical Structure Theory) anotadas no córpus, de ferramentas automáticas, como o parser Palavras e de algoritmos que extraíram informações do córpus. Os resultados mostraram que o uso de informações semântico-discursivas foi bem sucedido na distinção dos sumários coerentes dos incoerentes e que os modelos de coerência implementados nesta tese podem ser usados na identificação de erros da qualidade linguística que afetam a coerência local. / Multi-document summarization is the task of automatically producing a single summary from a collection of texts derived from the same subject. It is essential to treat many phenomena, such as: (i) redundancy, complementarity and contradiction of information; (ii) writing styles standardization; (iii) treatment of referential expressions; (iv) text focus and different perspectives; (v) and temporal ordering of information in the summary. The treatment of these phenomena contributes to the informativeness and coherence of the final summary. A particular type of coherence studied in this thesis is the local coherence, which is defined by the relationship between statements (smallest units) in a sequence of sentences. The local coherence contributes to the construction of textual meaning in its totality. Assuming that the use of discursive knowledge can improve the evaluation of the local coherence, this thesis proposes to investigate the use of discursive relations to develop local coherence models, which are able to automatically distinguish coherent summaries from incoherent ones. In addition, a study on the errors that affect the Linguistic Quality of the summaries was conducted in order to verify what are the errors that affect the local coherence of summaries, as well as if the coherence models can identify such errors, and whether there is any relationship between coherence models and informativenessof summaries. For thisresearch, it wasnecessary theuseof semantic-discursive information of CST models (Cross-document Structure Theory) and RST (Rhetorical Structure Theory) annoted in the corpora, automatic tools, parser as Palavras, and algorithms that extract information from the corpus. The results showed that the use of semantic-discursive information was successful on the distinction between coherent and incoherent summaries, and that the information about coherence can be used in error detection of linguistic quality that affect the local coherence.