Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
SANTOS, Daniel Cirne Vilas-Boas dos |
| Orientador(a): |
ZANCHETTIN, Cleber |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42036
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Resumo: |
O aumento no volume de documentos digitais associado ao seu uso em várias áreas de conhecimento demandam recursos computacionais para sua compreensão e análise. Em casos de verificação ou atribuição de autoria, é necessário confirmar ou identificar os autores do texto. A literatura propõe promissoras abordagens que associam aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural para distinguir os autores pelo seu estilo de escrita. Estes trabalhos envolvem majoritariamente contextos literários ou jornalísticos e textos em inglês. Por outro lado, no contexto educacional, poucos trabalhos exploram a análise de autoria como ferramenta de apoio durante a verificação de aprendizagem, especialmente na língua portuguesa. Tal cenário é desafiador, pois apresenta um baixo volume de documentos por autor, um conjunto de autores com estilo de escrita homogêneo e restrições de formato, tema e idioma. Este trabalho explora técnicas e abordagens reconhecidas na literatura, como modelos de aprendizagem de máquina, técnicas para representação de documentos e extração de características estilométricas, com propósito de apoiar a análise de autoria em uma base de dados composta por atividades pedagógicas de estudantes de graduação. Devido ao baixo volume de exemplos, utilizamos bases de dados jornalísticas mais robustas como referência. Por meio dos experimentos, foi verificado que em domínios restritos, representações baseadas em características de estilo são superiores às abordagens meramente textuais, que sofrem maior influência do tópico em corpora mais abrangentes. Este trabalho revelou que o modelo Extremelly Randomized Trees foi superior na atribuição de autoria aos demais modelos, (como Naive Bayes, SVM, Random Forest, Regressão logística e Redes neurais) em todas as bases utilizadas, alcançando uma média de 70% de taxa de acerto e AUC 0,81. Além disso, o trabalho detalha sua metodologia para extração de características de estilo por meio do processamento de linguagem natural e quais destas mais se destacaram durante os experimentos de acordo com seus valores Shapley. |
