Uma metodologia de ponderação de sinônimos para geração automática de exercícios de vocabulário.
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Data
2017
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Resumo
Aprender um novo idioma é algo fundamental no mundo globalizado de hoje. O inglês se destaca como o idioma mais estudado atualmente por ser mais utilizado na produção das mais diversas midas, nas quais cita-se filmes, músicas, jogos, seriados, entre outros. A necessidade de aprender um novo idioma e, principalmente, a língua inglesa, vem impulsionando a criação de novos métodos de aprendizados. Busca-se principalmente uma maior comodidade ao estudante, como a possibilidade de estudar em casa, através da Internet. Entretanto, as metodologias de ensino continuam padronizadas e engessadas, não considerando a individualidade de cada aluno no processo de aprendizagem. Uma metodologia de ensino que seja adequada a individualidade de cada aluno demanda de métodos capazes de gerar conhecimento ao estudante por meio do uso de temas que sejam de seu interesse. Dessa forma, neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma metodologia de construção de ponderação de sinônimos para geração automática de exercícios de vocabulário, no intuito de automatizar a geração de exercícios de vocabulário. O estudo mostrou a viabilidade da aplicação da ponderação automática dos sinônimos e da escolha adequada das palavras utilizadas para o problema de geração de exercícios da língua inglesa. Em especial, para o melhor cenário estudado, a acurácia de seleção alcançou 84,8%, o que parece ser um resultado satisfatório para que se possa, no futuro, gerar uma aplicação real para a geração automática de exercícios de vocabulário.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Processamento de linguagem natural, Análise textual, Geração de exercícios
Citação
SOUZA, Wander Inácio de. Uma metodologia de ponderação de sinônimos para geração automática de exercícios de vocabulário. 2017. 69 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2017.