Agrupamento de questões do ENEM usando técnicas de processamento de linguagem natural

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Ramalho, André Alves
Orientador(a): Zampirolli, Francisco de Assis
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=128461&midiaext=81897
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAgrupamento de questões do ENEM usando técnicas de processamento de linguagem natural2024-10-09Zampirolli, Francisco de AssisRamalho, André AlvesUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporAGRUPAMENTO TEXTUALPROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURALGLOBAL VECTORSAFFINITY PROPAGATIONK-MEANSTEXT GROUPNATURAL LANGUAGE PROCESSINGPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorDesde sua concepção, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) exerce um papel crucial ao permitir que computadores processem textos. Nas últimas décadas, a demanda por essa capacidade aumentou exponencialmente devido ao vasto volume de informações digitais disponíveis. Este estudo tem como objetivo agrupar questões de múltipla escolha, assegurando sua universalidade e acessibilidade. Para isso, foram utilizadas 2400 questões de múltipla escolha (enunciados e alternativas) de provas do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), abrangendo candidatos de diversas regiões e culturas em todo o país. É essencial que as questões sejam compreensíveis tanto para candidatos em áreas remotas da região Norte quanto para aqueles em bairros nobres de São Paulo. Para validar o método proposto, foram geradas 200 questões parametrizadas de múltipla escolha (enunciados e alternativas) e um conjunto de 50 textos para simular enunciado de questões utilizando o ChatGPT, representados por meio das técnicas Word2Vec, Wang2Vec, FastText e GloVe, totalizando 35 configurações distintas de modelos pré-treinados disponíveis no site do NILCUSP. As questões foram agrupadas utilizando os algoritmos DBSCAN, K-means e Affinity Propagation. A avaliação dos resultados foi conduzida através do método de acurácia, considerando apenas as técnicas em que todos os modelos obtiveram o resultado máximo de 100% nos testes com as questões parametrizadas. Os testes realizados com os textos gerados pelo ChatGPT resultaram em uma acurácia de 76%. Os resultados indicaram que o GloVe, com 100 ou 300 dimensões, associado ao algoritmo Affinity Propagation, apresentou desempenho superior em comparação aos demais métodos. Este modelo possibilitou a representação e o agrupamento das questões do ENEM de maneira eficaz, alcançando 64% de acurácia nos agrupamentos, cumprindo, assim, o objetivo inicial deste estudo.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=128461&midiaext=81897application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:14:54Zoai:BDTD:128461Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2025-09-02T11:32:49Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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