Exportar Publicação

A publicação pode ser exportada nos seguintes formatos: referência da APA (American Psychological Association), referência do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), BibTeX e RIS.

Exportar Referência (APA) 
Silveira, I. C., Ribeiro, E., Mamede, N. & Baptista, J. (2025). Aprendizado por transferência para correção automática de redação. Linguamática. 17 (2), 99-116
Exportar Referência (IEEE) 
I. C. Silveira et al.,  "Aprendizado por transferência para correção automática de redação", in Linguamática, vol. 17, no. 2, pp. 99-116, 2025
Exportar BibTeX 
@article{silveira2025_1777296556247,
	author = "Silveira, I. C. and Ribeiro, E. and Mamede, N. and Baptista, J.",
	title = "Aprendizado por transferência para correção automática de redação",
	journal = "Linguamática",
	year = "2025",
	volume = "17",
	number = "2",
	doi = "10.21814/lm.17.2.493",
	pages = "99-116",
	url = "https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/en/about"
}
Exportar RIS 
TY  - JOUR
TI  - Aprendizado por transferência para correção automática de redação
T2  - Linguamática
VL  - 17
IS  - 2
AU  - Silveira, I. C.
AU  - Ribeiro, E.
AU  - Mamede, N.
AU  - Baptista, J.
PY  - 2025
SP  - 99-116
SN  - 1647-0818
DO  - 10.21814/lm.17.2.493
UR  - https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/en/about
AB  - A 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 dataset (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 features 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.
ER  -