Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2011 |
Autor(a) principal: |
João Carlos Silva Nobre |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1936
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Resumo: |
A avaliação de redação de vestibular é tida como uma tarefa complexa e subjetiva. Em primeira análise, somente os humanos têm a capacidade de realizá-la. Com o advento de novas técnicas e a capacidade do ser humano de aplicar aquelas já desenvolvidas em novos problemas, é possível automatizar o processo de avaliação e valoração de redação. Para se avaliar uma redação com qualidade, os métodos e modelos empregados precisam trabalhar com vários quesitos avaliativos e seus fenômenos. Neste trabalho, propõe-se um modelo computacional, baseado em uma abordagem híbrida, para avaliar e valorar coesão, coerência e adequação ao tema em uma redação de vestibular em língua portuguesa. A proposta viabilizou o desenvolvimento do Avaliador Automático de Redação - AVAR, protótipo do sistema que implementa o modelo proposto. O AVAR utiliza a Inteligência Artificial - IA por meio do Sistema de Inferência Fuzzy - SIF para valorar cada quesito com base em um modelo matemático cujo objetivo é abstrair os elementos relevantes para o processo de atribuição da nota a redação. Esses elementos são captados por métodos que aplicam técnicas da IA Simbólica, Processamento de Língua Natural, Estatística e Representação de Conhecimento. Os resultados alcançados equiparam-se aos dos avaliadores humanos e indicam a viabilidade da aplicação do modelo e métodos ao processo de análise e valoração de redação em contextos práticos reais. |