00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Lopes, Roberta Vilhena Vieira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7000283790939630pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Rodrigues, Luiz Antônio Lima-
dc.contributor.referee1Matos, Diego Dermeval Medeiros da Cunha-
dc.contributor.referee2Machado, Aydano Pamponet-
dc.creatorTavares, João Vitor Santos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6321454602349821pt_BR
dc.date.accessioned2025-11-27T15:57:02Z-
dc.date.available2025-11-27-
dc.date.available2025-11-27T15:57:02Z-
dc.date.issued2024-12-03-
dc.identifier.citationTAVARES, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/17327-
dc.description.abstractWriting 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Ciências da Computação - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.subjectCorreção de redaçõespt_BR
dc.subjectAprendizagem Profundapt_BR
dc.subjectRegressão aplicada a textospt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectNatural Language Processingpt_BR
dc.subjectEssay correctionpt_BR
dc.subjectDeep Learningpt_BR
dc.subjectText-applied regressionpt_BR
dc.subjectArtificial Neural Networkspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleCLaRiCe: uma abordagem neural para a correção automática de redaçõespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoEscrever 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.pt_BR
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