Explorando Redes Neurais Profundas para Tarefa de Aceitabilidade Linguística - Santos, Henrique; Alencar, Késia P.; de Sousa, Rogério F.; Anchiêta, Rafael T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2023: Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2023.234644, 2023)
Aceitabilidade linguística é a tarefa de determinar se uma sentença está gramaticalmente correta. Apesar de existir algumas ferramentas de correção gramatical para o português, elas são baseadas em regras manualmente definidas, o que é uma tarefa laboriosa. Neste trabalho, investigaram-se redes neurais profundas e modelos língua para a tarefa de aceitabilidade linguística a fim de desenvolver ferramentas/métodos mais robustos para o português que obtenham resultados melhores do que as ferramentas existentes. Explorou-se redes recorrentes, redes convolucionais e os modelos de língua BERTimbau e Albertina. Esses modelos foram treinados em um corpus traduzido do inglês para o português e avaliados no corpus Probi. As redes recorrentes e convolucionais atingiram os melhores resultados (0,37 f1), sendo competitivas com a ferramenta LanguageTool (0,40 f1).