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Avaliação automática de redações em português usando redes neurais

Processo: 20/05080-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2020
Vigência (Término): 31 de maio de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Osvaldo Novais de Oliveira Junior
Beneficiário:Gabriel de Oliveira Guedes Nogueira
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Redes neurais (computação)   Aprendizado computacional   Aprendizagem profunda   Processamento de linguagem natural   Bases de dados   Redação

Resumo

A crescente importância de provas de redação em vestibulares e concursos públicos, tal como seu alto custo de correção, tem impulsionado a busca por métodos mais baratos e eficazes para a pontuação desse tipo de texto. Nesse contexto insere-se a Avaliação Automática de Redações (AAR), termo que se refere ao uso de técnicas estatísticas e de processamento de linguagem natural (PLN) para pontuar textos em prosa sem intervenção humana. Este Projeto visa a investigar e implementar métodos de AAR para o português, principalmente a partir do uso de aprendizado de máquina com redes neurais profundas (deep learning). Será feita uma investigação criteriosa dos avanços já alcançados para a língua inglesa, como, por exemplo, redes neurais feedforward e redes recorrentes, além de métodos de extração de atributos (features) textuais como word embeddings e o Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). O sistema a ser implementado usará para testes uma base de dados com mais de 100.000 redações corrigidas por humanos, cuja pontuação será usada como referência. A meta é obter um desempenho para o sistema inteligente semelhante ao de um corretor humano. (AU)

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