Avaliação Automática de Redação: Uma revisão sistemática

Tiago Barbosa de Lima, Ingrid Luana Almeida da Silva, Elyda Laisa Soares Xavier Freitas, Rafael Ferreira Mello
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Abstract

A Avaliação Automática de Redação (do inglês, Automatic Essay Scoring - AES) tem sido tema amplamente explorado na literatura. Ela permite dispensar o esforço humano aplicado na correção de um grande número de redações em um curto espaço de tempo. A maior parte dos trabalhos se concentra no esforço de desenvolver algoritmos que sejam capazes de corrigir automaticamente textos em inglês. No entanto, para a língua portuguesa, essa ainda é uma área que está em desenvolvimento. Neste contexto, este artigo apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura que busca identificar as abordagens de Inteligência Artificial que estão sendo utilizadas para oferecer suporte à avaliação de redações escritas na língua portuguesa. Os principais achados deste artigo incluem os seguintes fatos: (i) as abordagens dos trabalhos selecionados costumam focar no uso de atributos extraídos do texto em vez do uso de modelos pré-treinados baseados em Deep Learning; (ii) existe prevalência de métricas tradicionais, como Precisão, Cobertura e F-Measure na validação dos resultados; (iii) os feedbacks gerados pelas abordagens possuem um baixo detalhamento; e (iv) os artigos selecionados não analisam o impacto prático em aplicações do mundo real.
自动写作评估:系统回顾
摘要自动作文评分(AES)在文献中得到了广泛的探讨。它可以在短时间内省去大量编辑文章的人力。大多数工作都集中在开发能够自动纠正英语文本的算法上。然而,对于葡萄牙语来说,这仍然是一个发展中的领域。在此背景下,本文提出了一个系统的文献映射,旨在识别人工智能方法,正在被用于支持葡萄牙语写作的评估。本文的主要发现包括以下事实:(i)所选研究的方法往往侧重于使用从文本中提取的属性,而不是使用基于深度学习的预先训练的模型;(ii)使用基于深度学习的预训练模型。(ii)在验证结果时普遍使用传统指标,如准确性、覆盖率和F-Measure;(iii)方法产生的反馈缺乏细节;(iv)所选的文章没有分析对现实世界应用的实际影响。
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