Avaliação automática de redações em português usando redes neurais

• Processo: 20/05080-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2021
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | automated essay scoring | Deep Learning | machine learning | natural language processing | natural language understanding | Inteligência Artificial

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)