Estimando Coesão Textual em Redações no Contexto do ENEM Utilizando Modelos de Aprendizado de Máquina

Resumo


Coesão textual é uma propriedade fundamental da escrita formal, pois tem relação com a conexão harmoniosa dos elementos de um texto. Apesar de diversos trabalhos analisarem automaticamente a coesão textual em redações, ainda são escassos trabalhos para o português. Este trabalho investiga modelos de regressão para estimar a coesão textual de redações escritas em português no contexto do ENEM, adotando um conjunto de 151 características identificadas na literatura. Experimentos usando a base de dados do Essay-BR, composta por 4.570 redações no estilo do ENEM, demonstram que o modelo de Extremely Randomized Trees apresentou os melhores resultados com uma correlação de Pearson (53,08%) moderada com as notas relacionadas à coesão.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Coesão Textual, ENEM, Análise de Redações

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Publicado
16/11/2022
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OLIVEIRA, Hilário; MIRANDA, Péricles; ISOTANI, Seiji; SANTOS, Jário; CORDEIRO, Thiago; BITTENCOURT, Ig Ibert; FERREIRA MELLO, Rafael. Estimando Coesão Textual em Redações no Contexto do ENEM Utilizando Modelos de Aprendizado de Máquina. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 33. , 2022, Manaus. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 883-894. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2022.224736.