TELEVISIVOS. Realizado por: Vitor João Cardoso Pereira n o João Miguel Duarte Gaspar n o Orientado por:

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1 Instituto Superior Técnico Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores SUMARIZAÇÃO DE SERVIÇOS NOTICIOSOS TELEVISIVOS Realizado por: Vitor João Cardoso Pereira n o João Miguel Duarte Gaspar n o Orientado por: Prof. João Paulo Neto Eng. David Matos Realizado no: L 2 F - Laboratório de Sistemas de Língua Falada, INESC-ID Lisboa - Julho 2002

2 Índice Índice Agradecimentos Resumo ii iv vi 1 Introdução O Projecto ALERT Como funciona Estrutura e Fluxo de Dados do Sistema ALERT Estrutura do Relatório Sumarização Introdução Sumarização por Extracção Aplicabilidade dos Métodos Sumarizer Planeamento Arquitectura Implementação Utilização Limitações e Recomendações Análise e Planeamento do Servidor SERVICE Como Funciona Estrutura SSNT-Service Escolha das Tecnologias Base de Dados Website Matching Envio de ii

3 3.8 Streaming Controlo do Sistema ALERT Implementação do Servidor SERVICE Processamento do Thesaurus da RTP Da definição da DTD à Base de Dados Website Serviço de Matching e Envio de Streaming Administração Website Parsers Controlo do Sistema ALERT Considerações Finais Análise de Resultados Compromissos do Projecto Nota do Autores Apêndices 52 A Estudo de Tecnologias de Desenvolvimento 53 B XML 66 B.1 DTD Alert-pt B.2 XML Exemplo B.3 Thesaurus Temático B.4 Thesaurus Geográfico B.5 Thesaurus Onomástico B.6 Programas B.7 Oradores B.8 Léxico Lematizado - excerto C Imagens do website 100 D Imagens do 109 E Guia de Instalação 111 F Ficheiros Template para o 118 Referências 121 iii

4 Agradecimentos Quero apresentar a minha gratidão a todos aqueles que, directa ou indirectamente, contribuíram para a realização deste projecto. A toda a equipa do projecto ALERT, em especial ao Prof. João Paulo Neto pelo seu exemplar empenhamento que foi além da sua função como orientador. E ainda ao João Gaspar pela sua admirável dedicação e excelente prestação durante todo o decorrer do projecto. INESC-ID L 2 F, Lisboa, 17 de Julho de 2002 Vitor Pereira iv

5 v Queria agradecer ao coordenador deste projecto, o Prof. Dr. João Paulo Neto, a oportunidade que me concedeu de realizar o trabalho final de curso nesta área (actual e de constante dinâmica, expandindo claramente os horizontes técnicos consolidados no curso LEEC/SEC), a sua disponibilidade e o seu acompanhamento permanente em todas as fases deste trabalho. Uma palavra de apreço vai também para o Mestre Hugo Meinedo e o Eng. Rui Amaral, quer pelo trabalho de análise efectuado em conjunto, quer pelos momentos de bom humor que proporcionaram em tudo o que foi debatido, bem como aos colegas do L 2 F e pessoas envolvidas no projecto ALERT com quem tive contacto, quer no INESC, quer na RTP. Outro grande obrigado vai para o Eng. António Vaz e para o Eng. Alexandre Mendes da 4VDO, pelas discussões acesas que proporcionaram, pelo trabalho que desenvolveram neste projecto e pela troca de ideias e de experiências que fomentaram. Dado ser esta, neste projecto, a ocasião última de agradecimento na licenciatura que frequento, aproveito para agradecer aos meus pais, irmã e familiares, o seu apoio e amor incondicionais ao longo destes anos, bem como a lealdade dos amigos mais próximos e a camaradagem dos colegas do IST, tal como foi um bom exemplo, o Vítor Pereira, de inexcedível empenho neste trabalho. Finalmente gostaria de expressar a minha gratidão à Eng a Irina Leonte e ao Pe. missionário Adelino Ascenso pelas suas lições de vida, bem como ao Pe. Paulo Madureira e Pe. Abel Santos, aos meus tios Pe. Manuel Gaspar e Pe. Virgílio Gaspar, ao Dr. Hélder Roque e Dr. Fernando Girão, por todo o apoio das conversas ao domingo (e não só), ao longo de todos estes anos. À Ana Margarida por toda a sua força e coragem. INESC-ID L 2 F, Lisboa, 17 de Julho de 2002 João Gaspar

6 Resumo O ALERT é um sistema de inspecção do sinal de vídeo emitido por um qualquer canal de televisão e de difusão das notícias (em português) aí transmitidas. Os vários programas envolvidos no sistema garantem a captura do sinal, a transcrição e indexação das notícias e o seu armazenamento e difusão. A capacidade de indexação e armazenamento do sistema permite aos utilizadores terem um acesso rápido e fiel às notícias do seu interesse. O SSNT-Service (SSNT resulta do título deste projecto, Sumarização de Serviços Noticiosos Televisivos, e Service da componente do projecto que implementa o serviço) constitui a parte do sistema ALERT responsável pelo armazenamento e acesso às notícias por parte dos utilizadores. Disponibiliza simultaneamente o serviço de um motor de busca (através de um site na web) e de um mensageiro (através do envio de mail) de notícias. Actualmente, 24 horas por dia, 7 dias por semana, o sistema ALERT captura, transcreve, segmenta, classifica, resume, armazena e envia as notícias dos telejornais da noite do canal 1 da RTP. O SSNT-Service permite efectuar pesquisas por tópicos permitindo ao utilizador aceder a notícias relacionadas com determinado assunto, pessoa, local e/ou organização. O utilizador tem então acesso directo a notícias constituídas por título, sumário e vídeo legendado (com a transcrição efectuada). A capacidade que o sistema SSNT tem de enviar as notícias directamente ao utilizador permite-lhe estar informado sem que tenha de se preocupar com a procura da informação (ver televisão, ler o jornal, etc.). Deixa então de ser o utilizador a procurar informação, passa a ser a informação a procurar o utilizador. Revela-se assim como uma ferramenta útil não só do ponto de vista lúdico, mas também do ponto de vista profissional. vi

7 Capítulo 1 Introdução 1.1 O Projecto ALERT Este projecto enquadra-se no contexto do projecto ALERT - Alert System for Selective Dissemination of Multimedia Information - desenvolvido no Laboratório de Sistemas de Língua Falada, INESC-ID, Lisboa, que visa integrar reconhecimento de fala com segmentação de áudio e vídeo e indexação automática por tópicos, para desenvolver um demonstrador do sistema e o avaliar no contexto de aplicações reais. O SSNT-Service 1 apresenta-se neste projecto como responsável pela implementação do sistema ALERT na forma de uma aplicação real, servindo assim como demonstrador do sistema. Do ponto de vista das pessoas envolvidas no projecto ALERT, o SSNT- Service, é também uma ferramenta útil para o desenvolvimento, análise e avaliação do desempenho dos diferentes módulos que o sistema agrega. 1.2 Como funciona Atendendo aos requisitos deste sistema podemos isolar 3 fases: Captura, Processamento e Serviço. O tratamento dum programa noticioso (p.e., o telejornal) inicia-se pela respectiva captura. A Captura é um processo contínuo de inspecção do sinal difundido por um qualquer canal de televisão, tratando-se de um canal generalista (p.e., o canal 1 da RTP) é necessária a detecção do início e fim do programa noticioso para proceder à sua extracção. Obtida a matéria-prima que é o programa noticioso, inicia-se a fase do Processamento onde é feita a transcrição, segmentação, classificação e sumarização das notícias desse programa. A informação aqui gerada é compilada num ficheiro em formato XML 2. 1 SSNT: Do título deste projecto: Sumarização de Serviços Noticiosos Televisivos 2 XML: Do inglês: extensible Markup Language - formato para documentos e dados estruturados 1

8 2 Terminada esta fase, este ficheiro XML dá entrada na base de dados do sistema SSNT- Service, sendo este último responsável pela disponibilização dos resultados. Após a entrada desta informação na base de dados, as notícias daquele programa passam a estar disponíveis no website do sistema SSNT-Service, e são enviadas para os utilizadores registados no sistema de acordo com as respectivas áreas de interesse. Conclui-se assim o tratamento dum programa noticioso e o ciclo repete-se. O Serviço, através de uma aplicação de análise (matching), permite efectuar pesquisas por tópicos e aceder a notícias relacionadas com determinado assunto, pessoa, local e/ou organização. Assim, o utilizador tem acesso a notícias, constituídas por título, sumário e vídeo legendado (com a transcrição efectuada), mediante a especificação de tópicos do seu interesse a partir de descritores de tipo Temático, Geográfico e Onomástico. A capacidade que o sistema tem de enviar as notícias directamente ao utilizador permite-lhe estar informado sem que tenha de se preocupar com o acesso à informação. O Serviço constitui também um arquivo digital de notícias de elevado valor do ponto de vista audiovisual, na medida em que garante o armazenamento dos programas numa base de dados e dos respectivos vídeos. Das fases acima descritas, concretizaram-se neste projecto a sumarização (efectuada na fase de Processamento) e o sistema que implementa a fase de Serviço (SSNT-Service). 1.3 Estrutura e Fluxo de Dados do Sistema ALERT Para a implementação de cada uma das fases acima descritas montou-se uma infraestrutura de três computadores em rede, actualmente em funcionamento nas instalações da RTP. A figura 1.1 ilustra esta infra-estrutura. Figura 1.1: A Infra-estrutura ALERT Na figura 1.2 encontra-se esquematizado o andamento temporal dos processos a executar em cada uma das máquinas do sistema que se passam a descrever. Na máquina CAPTURE decorre a captura do sinal de vídeo em formato MPEG1. Uma vez terminada a emissão do programa em captura, procede-se na máquina PRO- CESS à extracção do audio a partir do vídeo MPEG para formato RAW, passando de seguida à detecção dos jingles. Seguidamente arranca na máquina CAPTURE o processo de conversão para o formato RealVídeo do vídeo MPEG capturado, processo este que decorre em cerca de 2,5x

9 3 Figura 1.2: ALERT Distribuição de processamento entre as diferentes máquinas do sistema do tempo de duração do programa. Simultaneamente na máquina PROCESS passase ao corte do ficheiro de áudio de acordo com o detector de jingles, à segmentação e classificação acústicas, à geração de probabilidades (para efeitos de transcrição), descodificação, indexação (segmentação e detecção de tópicos), e por fim à sumarização. Os resultados do processamento de um programa, obtidos na máquina PROCESS, são compilados num ficheiro XML ao longo de todo o processo. Este ficheiro obedece a uma DTD 3 definida para o efeito apresentada no apêndice B.1 e descrita em 4.2. Concluída a geração do ficheiro XML a máquina SERVICE), responsável pelo serviço SSNT, garante o carregamento da informação do XML numa base de dados (BD-SSNT mantida nesta máquina) e o armazenamento do ficheiro de vídeo (no formato RealVídeo) do programa processado. Paralelamente a esta sequência de processos, na máquina SERVICE responsável pelo serviço SSNT, garantem-se os serviços de servidor HTTP e de servidor Streaming Media (RTSP 4 ). Esta máquina corre também continuamente os serviços de envio de (geração de alertas) aos clientes registados, bem como o serviço de matching, responsável pelo estabelecimento da correspondência entre perfis de utilizador e classificação das notícias segmentadas. Este serviço, denominado matching, é utilizado quer pelo processo de envio de , quer pela camada de apresentação web que utiliza este recurso através do motor de pesquisa sobre as notícias ( Story ) armazenadas na BD-SSNT, e que por sua vez as apresenta na página de resultados do website do servidor SSNT-Service. 3 DTD: Do inglês: Document Type Definition - define a estrutura de um documento XML 4 RTSP: Do inglês: Real Time Streaming Protocol

10 4 1.4 Estrutura do Relatório Concluí-se assim a apresentação do sistema ALERT. O capítulo que se segue, capítulo 2, apresenta o módulo de Sumarização da fase de Processamento do sistema ALERT e a descrição da sua implementação. O servidor SSNT-Service é abordado nos dois capítulos seguintes, capítulos 3 e 4. No capítulo 3 pretende-se identificar os módulos nucleares a implementar e fazer uma primeira abordagem à metodologia utilizada no cumprimento dos objectivos de cada um desses módulos. Começa-se por apresentar a estrutura do servidor SSNT-Service, segue-se o processo de escolha das tecnologias e concluí-se com a análise a cada um dos módulos identificados. No capítulo 4 procede-se isoladamente à descrição detalhada da implementação de cada um destes módulos, assim como outras tarefas que serviram de suporte à implementação. O relatório termina com o capítulo 5 com as conclusões do projecto onde se avaliam os resultados obtidos face aos compromissos iniciais.

11 Capítulo 2 Sumarização Com a explosão da quantidade de informação multimédia acessível nos nossos dias, surge a necessidade de desenvolver sistemas que permitam facilitar a sua pesquisa. Esta explosão deve-se fundamentalmente ao crescimento na difusão de informação através da web. Da mesma forma, a web é uma fonte de informação que já faz parte do nosso diaa-dia. No entanto, tem-se verificado que as ferramentas actuais de busca de informação são, em geral, pouco eficientes. Os resultados produzidos por estas ferramentas levam os utilizadores a ler documentos com grandes quantidades de texto o que justifica a necessidade de ferramentas de sumarização automática. No âmbito deste projecto pretende-se, através do SSNT-Service, fazer chegar ao cliente as notícias processadas com um título e sumário associados. Ao processo de geração de título e sumário deu-se o nome de Sumarização. A Sumarização é realizada sobre as transcrições das notícias previamente segmentadas e classificadas, sendo por isso a última etapa da fase de processamento (ver 1.3). 2.1 Introdução Em geral, um sistema de sumariar automaticamente tem como objectivo representar de uma forma condensada o conteúdo do seu input num formato interpretável pelo Homem. O processo de sumariar automaticamente é referido como sumarização, e para referência à aplicação desenvolvida que efectua a sumarização usa-se o nome Sumarizer. De uma forma abstracta, a sumarização pode ser vista em termos de 3 fases[2][3][5]: Análise - fase de análise do documento a sumariar e construção de uma representação interna. Transformação - fase de transformação da representação interna do documento numa representação interna do seu sumário. 5

12 6 Síntese - fase de tradução da representação interna do sumário em linguagem natural. Os métodos de sumarização podem classificar-se quanto ao nível de domínio linguístico que atingem. Nas aproximações mais superficiais não se vai muito além do domínio sintáctico, sendo dominante a fase de análise. Tipicamente este tipo de abordagens produzem um conjunto de citações, por extracção de frases ou sequências de palavras. São métodos mais vantajosos na medida em que não necessitam de geração efectiva de frases nem de análises semânticas e por isso são normalmente mais robustos. Como desvantagens há a apontar a possibilidade da extracção de frases fora de contexto ou incoerentes. Em aproximações mais vastas é usado pelo menos um nível de representação semântica do documento. Nestas aproximações é necessário ter componentes que façam análise morfológica, sintáctica e semântica, o que as torna significativamente mais complexas que as anteriores. Revelam-se mais eficazes quando dotadas de algoritmos orientados a determinado tipo de informação, sendo por isso sido usadas em sistemas de sumarização de documentos de tópico bem definido. A adaptabilidade destes métodos está directamente relacionada com o formato de entrada, a taxa de compressão de informação, os utilizadores, a função ou objectivo, a língua, o tipo de informação, o formato de saída, entre outros. Em particular, no caso do sistema ALERT pretende-se realizar um breve sumário como antevisão do que trata uma determinada notícia e da informação que ela possa conter. As características do sistema são essencialmente as seguintes: formato de entrada: conjunto de transcrições automaticamente geradas em língua falada (potenciais frases). compressão: geração de 2 a 4 frases acerca da notícia de dimensão variável. utilizadores: qualquer pessoa interessada em informação noticiosa em português. objectivo: essencialmente indicativo, para ajudar o utilizador a decidir sobre o acesso ao conteúdo de toda a notícia. língua: essencialmente portuguesa. tipo de informação: qualquer informação susceptível de ser notícia, de tópico indefinido. formato de saída: frases sintáctica e morfologicamente correctas, na forma narrativa. Atendendo a estas características desenvolver-se-á a análise de soluções de sumarização por extracção para avaliar a sua adaptabilidade às necessidades deste projecto. As abordagens de nível semântico não se revelam adequadas ao sistema ALERT, quer pelas características acima apresentadas quer pela sua complexidade (que está além dos objectivos deste projecto).

13 7 2.2 Sumarização por Extracção Neste tipo de métodos a análise é a fase dominante, sendo as fases de transformação e síntese opcionais. Caracterizam-se, também por isso, por serem soluções de baixo custo ao nível do processamento. Tomando como base o clássico trabalho de Edmundson [1] verificamos que o processo de extracção se baseia na avaliação das características principais de uma dada frase e/ou documento. O método consiste em atribuir pontuação às frases do documento para escolha das frases a extrair, em função da pontuação atribuída a cada uma dessas características. Edmundson considerou como características principais para uma dada frase: presença de palavras pista, extraídas com base na sua frequência em todo o corpus. presença de palavras de título, extraídas do título. presença de palavras-chave, extraídas com base na sua frequência por documento. localização da frase, relativa ao documento. A cada uma destas características associou um peso que determinou através de um conjunto de treino. A escolha destas características é empírica e baseia-se em métodos de sumarização manual, no entanto este processo revelou-se bastante eficaz e tornou-se uma referência para grande parte dos sistemas até hoje desenvolvidos[4]. 2.3 Aplicabilidade dos Métodos A aplicabilidade destes métodos de sumarização ao sistema ALERT é questionável na medida em que se aplicam a sumarização de texto, normalmente na forma narrativa, sintáctica e morfologicamente correcto. No caso do sistema ALERT a informação encontra-se na forma de um conjunto de transcrições, geradas automaticamente, em língua falada e associadas a um conjunto de meta dados (de acordo com a DTD no apêndice B.1). Analisando o corpus existente (ver no apêndice B.2 um exemplo de um programa) verificamos ter: transcrições de língua falada; falta de pontuação, cada transcrição é normalmente um segmento de uma frase; baixo nível de coesão do texto; coerência de texto afectada por erros de reconhecimento;

14 8 presença de meta dados com erro associado à respectiva detecção automática: classificação acústica (AudioType) detecção de orador (SpeakerID) detecção de género do orador (Gender) detecção da língua do orador (SpeakerLanguage) probabilidade de confiança no reconhecimento de cada palavra (Word::Conf) segmentação acústica para delimitação de frases (TranscriptWordList) segmentação de um programa em notícias (StorySegment) detecção de tópicos (Descriptor) detecção de palavras chave (RelevantWords) corpus existente insuficiente quantitativa e qualitativamente para desenvolvimento de um sistema de treino, a detecção automática dos meta dados acima está ainda em desenvolvimento. Como se pretende um sumário em estilo narrativo e/ou linguagem natural, há que equacionar a necessidade de conversão das transcrições de língua falada em língua natural. Assim, a adaptabilidade destes métodos depende essencialmente da realização dos seguintes passos: correcção morfológica das transcrições para a forma de diálogos; geração dos diálogos numa forma narrativa (sendo o pivot o narrador, p.e.) com o objectivo de identificar quem disse o quê sobre quem/o quê. extracção de frases pista: léxico de palavras pista - associadas ao(s) tópico(s) no qual a notícia foi classificada; resolução de formas do léxico (passar verbos para o tempo verbal infinitivo, passar para o singular, etc.); requisitos de implementação do método da extracção: conjunto de treino na forma narrativa. extracção manual de frases pista. desenvolvimento e teste do algoritmo de sumarização.

15 9 Para realizar estes passos será necessário recorrer a uma ferramenta de análise e correcção morfológica, bem como uma ferramenta de conversão de diálogos para forma narrativa recorrendo ambas aos meta dados gerados. De notar que o desempenho do algoritmo de sumarização virá afectado pelos erros associados a esses meta dados. Verificamos assim que os métodos de sumarização por extracção são insuficientes para o caso do sistema ALERT mas aplicáveis. As características particulares dos documentos gerados pelo sistema ALERT devem ser exploradas no sentido de determinar uma medida de pontuação das frases a extrair. 2.4 Sumarizer Planeamento Na abordagem que se tomou, descrita de seguida, assumiu-se uma correcta segmentação das notícias do programa de informação televisivo. Assim, optou-se por explorar a característica mais evidente e importante dos documentos a tratar: o facto de cada notícia ser composta normalmente por uma introdução apresentada pelo pivot do programa seguida de uma reportagem ou entrevista. Atendendo a que as primeiras n transcrições de cada notícia se referem a m<n frases e assumindo que foram proferidas pelo pivot verificou-se que, para um sumário de 2 a 4 frases são necessárias cerca de 5 transcrições. Para determinação do título recorreu-se a este conjunto de transcrições, por simplicidade, e determinou-se empiricamente que a primeira transcrição seria a mais indicada. A aplicação Sumarizer é responsável pela geração de Título e Sumário para cada uma das notícias do programa, efectuada de acordo com a descrição anterior. Tem como entrada um ficheiro XML de acordo com a DTD em que os elementos Title e Abstract estão vazios e como saída o mesmo ficheiro com estes elementos preenchidos. Esta aplicação implementa um parser de XML 1 em Java 2 que recorre à framework Apache Xerces 3 dada a sua modularidade e simplicidade. Esta framework (sob a licença do tipo open-source: The Apache Software License 4 ) é uma das mais comuns para o desenvolvimento de parsers de XML em Java fornecendo suporte para SAX 5 e DOM 6 (API s de XML). SAX é um standard que estabelece uma API de XML, possui uma arquitectura orientada ao tratamento de eventos e faz o stream do documento XML, sem necessitar por isso de ter acesso ao documento como um todo

16 10 DOM é também uma API de XML, possui uma arquitectura que representa um documento XML em árvore permitindo navegar e extrair dados a partir dessa estrutura, para isso necessita de importar previamente todo o ficheiro para memória. Programas em SAX caracterizam-se por serem mais rápidos do que os seus equivalentes em DOM, mas ao contrário destes últimos são sensíveis a qualquer alteração na estrutura do XML (DTD) e são também de difícil extensão. A capacidade de navegar numa estrutura em árvore (DOM) aliada a uma linguagem de pesquisa sobre os nós dessa árvore (como XPath 7 ) torna a manipulação do documento de XML bastante flexível criando condições para implementar uma estrutura que permita extensibilidade. Assim, utilizando XPath a aplicação Sumarizer pode isolar o processo de pesquisa e actualização do XML do algoritmo de sumarização propriamente dito permitindo a actualização futura do algoritmo de sumarização. XPath é uma linguagem para pesquisa de dados em documentos XML em estruturas do tipo DOM. Não existindo ainda uma ferramenta para validar o XML gerado pelo sistema ALERT e sendo o processo de sumarização o último passo na geração do XML integra-se no Sumarizer a validação sintáctica do documento XML Arquitectura O Sumarizer, aplicação responsável pela geração de título e sumário para cada notícia do XML, começou por ser desenvolvido com um parser em SAX. Apesar da relativa facilidade de desenvolvimento desta primeira versão e da sua eficiência, tratava-se de uma aplicação fechada e dependente do algoritmo de sumarização. Como não se pretendia tornar o algoritmo de sumarização definitivo, optou-se então por uma arquitectura modular que o permitisse substituir. Assim, a arquitectura nesta nova versão permite isolar o algoritmo de sumarização dos processos de parsing, validação e actualização do ficheiro XML. A figura 2.1 apresenta a arquitectura da segunda versão do Sumarizer. A arquitectura do Sumarizer pode ser dividida em 3 camadas: análise (parsing e validação), gestão de informação (pesquisa e actualização), e operação (sumarização). Na camada de análise utilizou-se a framework xerces2 java parser (Apache XML Project). Para desenvolvimento do parser utilizou-se a sua implementação DOM e para a validação de XML a implementação SAX. Na camada de pesquisa e actualização desenvolveu-se uma classe auxiliar para extracção e actualização de dados sobre estruturas de XML em DOM. Esta classe recorre à linguagem de pesquisa Xpath e utiliza a implementação Xalan-J(Apache XML Project). Possui também a funcionalidade de gerar um ficheiro XML a partir da respectiva representação em DOM. 7

17 11 Figura 2.1: Arquitectura do Sumarizer. A classe que implementa o algoritmo de sumarização constitui a camada de operação. A partir desta classe pode definir-se um interface para futura actualização do algoritmo de sumarização pela sua simples substituição Implementação Figura 2.2: Diagrama de actividades do Sumarizer. A figura 2.2 apresenta o ciclo de actividades realizadas no processo de sumarização das notícias de um ficheiro XML. Após a validação sintáctica do XML seleccionam-se todas as notícias que este contém, através do query em Xpath: child::storysegment[child::storytype = \ report\ ] Para cada notícia, cada nó do resultado, seleccionam-se as respectivas transcrições, descritores e palavras relevantes pelos 3 queries seguintes respectivamente:

18 12 descendant::transcriptsegment descendant::thematicdescriptorlist descendant::geographicdescriptorlist descendant::onomasticdescriptorlist descendant::storyrepresentation O resultado destes 3 queries, que contém toda a informação relativa a uma notícia (presente no XML), é enviado ao algoritmo de sumarização para geração de título e sumário. O algoritmo de sumarização implementado foi o descrito no ponto 2.4 Como referência para desenvolvimento futuro efectuou-se a documentação das classes que compõem o Sumarizer Utilização Embora o Sumarizer tenha sido integrado no sistema ALERT ao nível do processamento pode ser usado como uma aplicação isolada disponibilizando as seguintes funcionalidades: validação sintáctica de XML: #java SAXValidator\$TestSAXValidator <in-xml filename> geração de título: #java SumXML -not <in-xml filename> <out-xml filename> geração de sumário: #java SumXML -noa <in-xml filename> <out-xml filename> geração de título e sumário: #java SumXML <in-xml filename> <out-xml filename> Para usar qualquer destas funcionalidades é necessário um ficheiro com a respectiva DTD, referenciada no ficheiro XML, ter instalado o J2RE e a variável de ambiente classpath deve conter: <sumarizer2 path>;<xercesimpl.jar path>;<xml-apis.jar path>;<xalan.jar path> Em alternativa a esta última condição, invocar a JVM 8 com a opção -classpath especificando esta path. 8 Java Virtual Machine

19 Limitações e Recomendações Em conclusão, o desempenho do Sumarizer é condicionado pela utilização de DOM e pela arquitectura desenvolvida de suporte à modularidade e extensibilidade. Esta quebra de desempenho pode, ou não, ser uma condicionante num sistema real, mas é sem dúvida preferível para efeitos de desenvolvimento e teste de diferentes algoritmos de sumarização. Ficou por definir o interface para diferentes implementações do algoritmo de sumarização, mas este corresponde aos métodos públicos da classe Sumarizer desenvolvida. O ficheiro XML gerado pelo Sumarizer contém os atributos dos diversos elementos ordenados por ordem alfabética o que torna o ficheiro menos agradável de ler, embora o XML gerado seja válido. A validação do XML é apenas sintáctica não garantindo a inexistência de erros no XML. Tal seria possível com uma validação semântica que implicaria uma reestruturação do XML devido à existência de ligeiras ambiguidades descritas na secção 4.2(onde se descrevem as Limitações).

20 Capítulo 3 Análise e Planeamento do Servidor SERVICE 3.1 Como Funciona O servidor SERVICE, apresentado em 1.3, é como o nome indica responsável pela prestação do serviço aos clientes do sistema SSNT-Service. O SSNT-Service constitui a parte do sistema ALERT responsável pelo armazenamento e acesso às notícias por parte dos utilizadores. Disponibiliza simultaneamente o serviço de um motor de busca (através de um site na web) e de um mensageiro (através do envio de mail) de notícias. O funcionamento do sistema permite então dois modos. Num modo o utilizador pode especificar o seu perfil definindo os assuntos/temas que lhe interessam. Num instante especificado será enviado um ao utilizador com os títulos e sumários das notícias e com links para o ficheiro em RealVideo, correspondente aos últimos programas noticiosos processados. No segundo modo o utilizador acede a um website onde tem a possibilidade de fazer uma pesquisa no sistema, definindo o assunto/tema que lhe interessa, sendo retornados os títulos e sumários das notícias que se adequam à pesquisa do utilizador. Igualmente é indicado para cada notícia, o link para o ficheiro em RealVideo disponível no website da RTP. 3.2 Estrutura SSNT-Service A figura 3.1 ilustra a estrutura do SSNT-Service e apresenta algumas correcções face à estrutura proposta no relatório intercalar. O SSNT-Service implementa os dois modos acima descritos fundamentalmente através de queries à base de dados. De acordo com a figura 3.1, a implementação deste sistema baseia-se no desenvolvimento das seguintes estruturas: Modos: envio de e pesquisa directa no website: 14

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