@MASTERSTHESIS{ 2022:1138788535,
 	title = {Composição de objetos de aprendizagem multimídia através de sumarizadores automáticos de texto baseados em modelos deep learning},
 	year = {2022},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4352",
 	abstract = "Um Objeto de Aprendizagem (OA) é um recurso digital, que pode ser utilizado e
 reutilizado ou referenciado durante um processo de suporte tecnológico ao ensino e
 aprendizagem. Apesar de serem principalmente multimídia, com áudio, vídeo, texto e
 imagens sincronizados entre si, alguns recursos digitais de educação possuem textos
 como um de seus elementos principais no processo de ensino, como sites, textos, vídeo aulas, seminários, e a sumarização desses textos podem ser uma forma de composição de
 OAs multimídia. No entanto, a sumarização de textos é um processo oneroso em tempo e
 esforço, gerando a necessidade de buscar novas formas de gerar esse conteúdo. Este trabalho
 apresenta uma solução para a composição de OAs multimídia através de sumarizadores
 automáticos de texto baseados em modelos Deep Learning Transformers a partir de dois
 experimentos: O primeiro fazendo a composição de OAs a partir de textos educacionais na
 língua portuguesa utilizando tradutores e sumarizadores de texto, neste experimento os
 resultados apresentados foram positivos e permitem comparar o desempenho dos resumos
 como geradores de OA em formato de texto; O segundo experimento apresenta uma
 solução de sumarização de vídeos educacionais utilizando os mesmos modelos de Deep
 Learning para a sumarização da legenda, os testes foram realizados utilizando o dataset
 EDUVSUM no qual foi possível melhorar os resultados do artigo original alcançando
 26,53% de acurácia em um problema multi-classe e erro absoluto médio de 1,49 por frame
 do vídeo e 1,45 por segmento de vídeo.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}