Restauração de Pontuação em Textos Traduzidos no Idioma pt-BR a partir de Transcrição de Áudios - Sales, Angel G. de S.; Moura, Brenda C. D.; Linhares, José E. B. de S.; Barbosa, Fabiann M. D. (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2025: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2025.37839, 2025)
Este trabalho propõe um modelo para restaurar automaticamente a pontuação em textos coloquiais em português do Brasil, originados de transcrições de áudio, com foco na melhoria da legibilidade e usabilidade em tarefas de PLN. A metodologia envolve duas etapas principais: treinamento e inferência. Utiliza-se o corpus IWSLT (2014–2016), que contém transcrições de palestras TED traduzidas, e um modelo híbrido com Bi-LSTM, self-attention e CRF. O pré-processamento inclui mapeamento de sinais, construção de vocabulário, embeddings GloVe e rede highway. Quatro cenários de avaliação foram aplicados, revelando que a combinação dos dados dos três anos gera os melhores resultados, com melhorias progressivas nas métricas de precisão, recall e F1-score.