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Publicação

Aprendizado por transferência para correção automática de redação

datacite.subject.sdg04:Educação de Qualidade
datacite.subject.sdg09:Indústria, Inovação e Infraestruturas
datacite.subject.sdg10:Reduzir as Desigualdades
dc.contributor.authorSilveira, Igor Cataneo
dc.contributor.authorRibeiro, Eugénio
dc.contributor.authorMamede, Nuno
dc.contributor.authorBaptista, Jorge
dc.date.accessioned2026-03-24T14:17:25Z
dc.date.available2026-03-24T14:17:25Z
dc.date.issued2025-12-31
dc.description.abstractA 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.por
dc.description.abstractAutomatic Essay Scoring is a field that has been receiving a lot of attention in Portuguese. Among the available datasets, one stands out: a corpus of narrative essays written by students from 5th to 9th grade in Brazil. These essays were evaluated according to four traits: formal register, thematic coherence, narrative rhetorical structure, and textual cohesion. This work explores the development of a system based on knowledge from another dataset (developed from texts produced for the Brazilian national entrance exam, ENEM) and from other tasks (textual complexity and legibility analysis). This developed system combines neural models, handcrafted features calculated by textual analysis software, and feature selection, through a Two Stage Learning algorithm. With this system, the state-of-the-art performance was enhanced by 9% for the first trait, 5.5% for the third, and 8.9% for the fourth one.eng
dc.description.sponsorshipUID/PRR/50021/2025
dc.identifier.doi10.21814/lm.17.2.493
dc.identifier.issn1647-0818
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.1/28526
dc.language.isopor
dc.peerreviewedyes
dc.publisherUniversidade do Minho
dc.relationInstituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento em Lisboa
dc.relation.ispartofLinguamática
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectCorreção automática de redações
dc.subjectTextos narrativos
dc.subjectLíngua portuguesa
dc.titleAprendizado por transferência para correção automática de redaçãopor
dc.title.alternativeTransfer learning for automatic essay scoringeng
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.awardNumberUID/CEC/50021/2013
oaire.awardTitleInstituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento em Lisboa
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UID%2FCEC%2F50021%2F2013/PT
oaire.citation.issue2
oaire.citation.titleLinguamática
oaire.citation.volume17
oaire.fundingStream6817 - DCRRNI ID
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
person.familyNameBaptista
person.givenNameJorge
person.identifier.ciencia-id7010-5366-22C5
person.identifier.orcid0000-0003-4603-4364
person.identifier.ridH-7699-2013
person.identifier.scopus-author-id14035269500
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
relation.isAuthorOfPublicatione817fa28-a005-40e2-9ba4-03fdaedd7df3
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoverye817fa28-a005-40e2-9ba4-03fdaedd7df3
relation.isProjectOfPublication2a35928a-08d0-4ab5-b856-f7e98ac2783f
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