| Resumo: |
Este trabalho trata dos temas da proficiência em português como língua adicional e da detecção de padrões lexicais e coesivos a partir de um enfoque computacional, situando o tema em meio à descrição de textos produzidos no contexto do exame de proficiência Celpe- Bras de 2006-1. Fazendo uso de pressupostos teórico-metodológicos da Linguística de Corpus, da Linguística Textual e do Processamento de Língua Natural, investigou-se a hipótese de que seria possível classificar, de modo automático, textos submetidos ao exame conforme níveis de proficiência pré-estabelecidos. Por meio do processamento de 177 textos previamente avaliados por corretores humanos em seis níveis (Iniciante, Básico, Intermediário, Intermediário Superior, Avançado e Avançado Superior), usou-se o Aprendizado de Máquina (AM) supervisionado para cotejar padrões lexicais e coesivos capazes de distinguir os níveis sob estudo. Para o cotejo dos padrões, a ferramenta Coh-Metrix-Port – que calcula parâmetros de coesão, coerência e inteligibilidade textual – foi utilizada. Cada um dos textos foi processado na ferramenta; para o AM, os resultados da ferramenta Coh-Metrix-Port foram usados como atributos, os níveis de proficiência como classes e os textos como instâncias. As etapas de processamento do corpus foram: 1) digitação do corpus; 2) processamento individual dos textos na ferramenta Coh-Metrix-Port; 3) análise usando AM – Algoritmo J48 – e os seis níveis de proficiência; 4) nova análise usando AM e duas novas classes: textos sem certificação (Iniciante e Básico) e com certificação (Intermediário, Intermediário Superior, Avançado e Avançado Superior). Avançado e Avançado Superior). Apesar do tamanho reduzido do corpus, foi possível identificar os seguintes atributos distintivos entre os textos da amostra: número de palavras, medida de riqueza lexical, número de parágrafos, incidência de conectivos negativos, incidência de adjetivos e Índice Flesch. Chegou-se a um classificador capaz de separar dois conjuntos de texto (SEM e COM CERTIFICAÇÃO) através das métricas utilizadas (fmeasure de 70%). |
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