Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Rocha, Marcella Andrade da |
Orientador(a): |
Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros |
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: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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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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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28132
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Resumo: |
A Atribuição de Autoria, a ciência de inferir um autor para um determinado texto com base em suas características de escrita, é um problema com uma longa história e referese a tarefa de reconhecimento do autor de um texto em um grupo de autores candidatos. Neste trabalho, está sendo proposto o estudo do problema de atribuição e reconhecimento de autoria para fins de torná-lo uma ferramenta de uso na plataforma de ensino a distância do Ministério da Saúde (MS), AVASUS. Serão apresentadas as técnicas de análise de texto e extração de características estilométricas dos autores que permitem que a autoria seja determinada em índices significativamente melhores, no qual os textos são maiores que 30 caracteres. Esta dissertação tem como alvo o AVASUS, onde os estudantes fazem os cursos da plataforma, compartilham seus interesses e pensamentos em forma de mensagens nos fóruns e executam atividades que exigem textos sobre determinados temas na área da saúde. Essas produções escritas são o foco da aplicação de atribuição e reconhecimento de autoria. As técnicas estudadas como proposta são um processo de dois estágios, onde no primeiro estágio, informações estilométricas são extraídas do conjunto de dados coletados e no segundo estágio, diferentes algoritmos de classificação são treinados e técnicas de análise léxicas, semânticas ou sintáticas são aplicadas para prever os autores dos textos. O esforço é para maximizar a precisão das previsões com quantidade ideal de dados e usuários em consideração. |