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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/17327| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | CLaRiCe: uma abordagem neural para a correção automática de redações |
| Autor(es): | Tavares, João Vitor Santos |
| Primeiro Orientador: | Lopes, Roberta Vilhena Vieira |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Rodrigues, Luiz Antônio Lima |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Matos, Diego Dermeval Medeiros da Cunha |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Machado, Aydano Pamponet |
| Resumo: | Escrever é uma importante habilidade que adquirimos ao iniciar nossos estudos, sendo utilizada em diversas ocasiões para aquisição, representação, avaliação de conhecimentos, como realizado em meios avaliativos como o ENEM, e entretenimento como no meio literário. Diversos trabalhos anteriores realizaram uma exploração acerca de correção automática de textos dissertativos-argumentativos, mas não chegaram a realizar uma análise e comparação profundas acerca do uso de modelos neurais. A realização de experimentos com a base Extended Essay-BR demonstrou que os modelos convolucionais se sobressaem na tarefa de regressão, atingindo um Erro Absoluto Médio que varia de 15.24 a 21.48 dentre as cinco competências, proporcionando um modelo capaz de realizar uma boa correção simultânea das cinco competências. |
| Abstract: | Writing is an important skill that we acquire when starting our studies, being used on several occasions for acquisition, representation, evaluation of knowledge, as carried out in evaluation media such as ENEM, and entertainment as in the literary environment. Several previous works explored the automatic correction of essay-argumentative texts, but did not carry out an in- depth analysis and comparison of the use of neural models. Carrying out experiments with the Extended Essay-BR database demonstrated that convolutional models excel in the regression task, reaching an Mean Absolute Error that varies from 15.24 to 21.48 among the five skills, providing a model capable of performing a good simultaneous correction of five skills. |
| Palavras-chave: | Processamento de Linguagem Natural Correção de redações Aprendizagem Profunda Regressão aplicada a textos Redes Neurais Artificiais Natural Language Processing Essay correction Deep Learning Text-applied regression Artificial Neural Networks |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
| Sigla da Instituição: | UFAL |
| metadata.dc.publisher.department: | Curso de Ciências da Computação - Bacharelado |
| Citação: | TAVARES, João Vitor Santos. CLaRiCe: uma abordagem neural para a correção automática de redações. 2025. 21 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2024. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/17327 |
| Data do documento: | 3-dez-2024 |
| Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC |
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| CLaRiCe_uma abordagem neural para a correção automática de redações.pdf | CLaRiCe: uma abordagem neural para a correção automática de redações | 479.76 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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