ANÁLISE DE DESEMPENHO DE MODELOS DE IA GENERATIVA OPEN SOURCE NA SUMARIZAÇÃO DE DOCUMENTOS

Abstract

A internet é atualmente caracterizada por uma vasta quantidade de dados não estrutura dos, o que dificulta a busca e a recuperação eficiente de informações relevantes, tornando o processamento desses dados uma tarefa complexa, diante desse cenario, Este estudo apresenta uma análise de desempenho de modelos de IAs generativas open source para extração e sumarização de documentos, onde foi utilizado IAs generativas para facilitar esse processo por meio da sumarização automática de documentos. O desenvolvimento utilizou tecnologias como Python, Hugging Face e Google Colab, além dos modelos Bart e Pegasus, implementando toda a lógica de sumarização. Para a análise de desempenho, foi utilizada a métrica Rouge, que compara os resumos gerados com resumos de referência. Os objetivos foram plenamente atingidos, demonstrando qual dos dois modelos mencio nados anteriormente é o mais apropriado para realizar a sumarização de documentos de forma automatica. Apesar de algumas limitações na parte de realizar o levantamento dos resultados, foram propostas estratégias para mitigar esses desafios. Assim, este trabalho evidencia a IA generativa como uma aliada na otimização do tempo e na eficiência da gestão de informações.