Generación de resúmenes extractivos por medio de grafos de oraciones ponderadas en el sector financiero

El proyecto “Generación de resúmenes extractivos por medio de grafos de oraciones ponderadas en el sector financiero” tiene como objetivo principal desarrollar y evaluar un modelo que permita la generación automática de resúmenes extractivos para documentos financieros, utilizando grafos de oraciones ponderadas para mejorar la eficiencia y precisión en la síntesis de información relevante. En primer lugar, se diseñó un algoritmo basado en grafos de oraciones ponderadas que selecciona las oraciones más significativas de los documentos, optimizando la construcción de resúmenes concisos. El preprocesamiento del texto fue un paso crucial en este proceso, asegurando que los corpus fueran limpiados y estructurados adecuadamente para facilitar la identificación y priorización de la información relevante. Este paso inicial fue fundamental para reducir la variabilidad y simplificar el procesamiento posterior, asegurando que el modelo pudiera reflejar con precisión los resultados clave. En segundo lugar, el modelo fue implementado y entrenado en un conjunto de datos específicos del sector financiero. Utilizando estructuras de grafos, se logró una visualización eficaz y estructurada de las relaciones entre oraciones, lo que permitió detectar comunidades de contenido relacionado y mejorar significativamente la coherencia y precisión de los resúmenes, generando así una claridad y comprensión de dichos resúmenes.