Particionamento de processos lógicos em simulação distribuída utilizando algoritmo genético"

Silva, Michel Pires da

doi:10.11606/d.55.2006.tde-25082014-112653

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“…This means that in a weak learner, performance on any given training set is slightly better than chance prediction. In the Boosting technique, each weak learner is trained with a set of data, sequentially and in an adaptive manner, whereby a base model depends on the previous ones and, in the end, they are combined in a deterministic way (Silva, 2020).…”

Section: Classifiersmentioning

confidence: 99%

Application of Artificial Intelligence Techniques for Classification of Escape From the Topic in Essays

PINHO,

GASPAR,

SASSI

2024

Educ. rev.

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The process of manual correction of essays causes some difficulties, among which we point out the time spent for correction and feedback to the student. For institutions such as elementary schools, universities, and the National High School Exam in Brazil (Enem), such activity demands time and cost for the evaluation of the texts produced. Going off-topic is one of the items evaluated in the Enem essay that can nullify the whole essay produced by the candidate. In this context, the automatic analysis of essays with the application of techniques and methods of Natural Language Processing, Text Mining, and other Artificial Intelligence techniques has shown to be promising in the process of automated evaluation of written language. The goal of this research is to compare different AI techniques for the classification of going off-topic in texts and identify the one with the best result to enable a smart correction system for essays. Therefore, computer experiments were carried out to classify these texts to normalize, identify patterns, and classify the essays in 1,320 Brazilian Portuguese essays on 119 different topics. The results indicate that the Convolutional Neural Network classifier obtained greater gain concerning the other classifiers analyzed, both in accuracy and about the results of false positives, the precision of metrics, Recall, and F1-Score. In conclusion, the solution validated in this research contributes to positively impacting the work of teachers and educational institutions, by reducing the time and costs associated with the essay evaluation process.

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Section: Classifiersmentioning

confidence: 99%

Application of Artificial Intelligence Techniques for Classification of Escape From the Topic in Essays

PINHO,

GASPAR,

SASSI

2024

Educ. rev.

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“…Isso significa que, em um aprendiz fraco, o desempenho em qualquer conjunto de treinamento é ligeiramente melhor que a previsão ao acaso. Na técnica de Boosting, cada aprendiz fraco é treinado com um conjunto de dados, de forma sequencial e de uma maneira adaptativa, pela qual um modelo-base depende dos anteriores e, ao final, são combinados de uma maneira determinística (Silva, 2020).…”

Section: Classificadoresunclassified

Aplicação De Técnicas De Inteligência Artificial Para Classificação De Fuga Ao Tema Em Redações

PINHO,

GASPAR,

SASSI

2024

Educ. rev.

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RESUMO: O processo de correção manual de redações acarreta algumas dificuldades, dentre as quais se apontam o tempo dispendido para a correção e a devolutiva de resposta ao aluno. Para instituições como escolas de ensino básico e fundamental, universidades e o Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), tal atividade demanda tempo e custo para a avaliação dos textos produzidos. A fuga ao tema é um dos itens avaliados na redação do Enem que pode anular a redação produzida pelo candidato. Neste contexto, a análise automática de redações com a aplicação de técnicas e métodos de Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Textos e outras técnicas de Inteligência Artificial tem-se revelado promissora no processo de avaliação automatizada da linguagem escrita. O objetivo desta pesquisa é comparar diferentes técnicas de Inteligência Artificial para classificação de fuga ao tema em textos e identificar aquela com melhor resultado para viabilizar um sistema de correção inteligente de redações. Para tanto, foram executados experimentos computacionais em 1.320 redações elaboradas em língua portuguesa visando a classificação desses textos para normalizar, identificar padrões e categorizar as redações em 119 temas diferentes. Os resultados indicam que o classificador Rede Neural Convolucional obteve maior ganho em relação aos demais classificadores analisados, tanto em acurácia quanto em relação aos resultados de falsos positivos, métricas de precisão, Recall e F1-Score. Como conclusão, a solução validada nesta pesquisa contribui para impactar positivamente o trabalho de professores e instituições de ensino, por meio da redução de tempo e custos associados ao processo de avaliação de redações.

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“…Atualmente, o ASDA vem sendo alvo de constantes estudos com o propósito de tornar a ferramenta o mais completa possível, com várias abordagens de modelagem (Aiza, 2005, Rodrigues, 2006, escolha de abordagens de sincronismo em tempo de execução do programa de simulação (Silva, 2006;Kawabata, 2005), e para este trabalho de mestrado, a simulação de modelos de larga escala.…”

Section: Considerações Iniciaisunclassified

Um simulador para modelos de larga escala baseado no padrão scalable simulation framework (ssf)

Jahnecke¹

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Particionamento de processos lógicos em simulação distribuída utilizando algoritmo genético"

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Application of Artificial Intelligence Techniques for Classification of Escape From the Topic in Essays

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Aplicação De Técnicas De Inteligência Artificial Para Classificação De Fuga Ao Tema Em Redações

Um simulador para modelos de larga escala baseado no padrão scalable simulation framework (ssf)

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