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Aprendizado por transferência para correção automática de redação

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Detalhes bibliográficos
Resumo:A tarefa de Correção Automática de Redação tem despertado crescente interesse na ´área de processamento de texto em português. Entre os conjuntos de dados disponíveis, destaca-se um corpus de redações narrativas produzidas por alunos do 5º ao 9º ano do ensino fundamental no Brasil. Essas redações são avaliadas segundo quatro competências: registro formal, coerência temática, estrutura retórica narrativa e coesão textual. Este trabalho explora a criação de um sistema baseado em conhecimentos derivados de outro dataste (desenvolvido com base em textos produzidos para o ENEM) e de outras tarefas (cálculo de complexidade textual e análise de legibilidade). O sistema desenvolvido combina modelos neurais, características (features) curadas calculadas por programas de análise textual e seleção de fatures em um modelo de Aprendizado em Dois Estágios. Com isso, foi possível elevar a performance em relação ao estado da-arte, nomeadamente, em 9% para a primeira competência, 5,5% para a terceira e 8,9% para a quarta.
Autores principais:Silveira, Igor Cataneo
Outros Autores:Ribeiro, Eugénio; Mamede, Nuno; Baptista, Jorge
Assunto:Correção automática de redações Textos narrativos Língua portuguesa
Ano:2025
País:Portugal
Tipo de documento:artigo
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Algarve
Idioma:português
Origem:Sapientia - Universidade do Algarve
Descrição
Resumo:A tarefa de Correção Automática de Redação tem despertado crescente interesse na ´área de processamento de texto em português. Entre os conjuntos de dados disponíveis, destaca-se um corpus de redações narrativas produzidas por alunos do 5º ao 9º ano do ensino fundamental no Brasil. Essas redações são avaliadas segundo quatro competências: registro formal, coerência temática, estrutura retórica narrativa e coesão textual. Este trabalho explora a criação de um sistema baseado em conhecimentos derivados de outro dataste (desenvolvido com base em textos produzidos para o ENEM) e de outras tarefas (cálculo de complexidade textual e análise de legibilidade). O sistema desenvolvido combina modelos neurais, características (features) curadas calculadas por programas de análise textual e seleção de fatures em um modelo de Aprendizado em Dois Estágios. Com isso, foi possível elevar a performance em relação ao estado da-arte, nomeadamente, em 9% para a primeira competência, 5,5% para a terceira e 8,9% para a quarta.

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