Uma abordagem computacional de análise de opinião para identificação de preconceito em redações

Abstract

Com a grande adoção da nota ENEM como instrumento para avaliar estudantes no ingresso do ensino superior, o número de pessoas que passou a fazer essa prova aumentou significativamente. Dentre as etapas da prova existe uma redação que avalia, entre outras coisas, se o estudante fez o seu texto respeitando os direitos humanos. Diante disto, este trabalho propõe a análise de diferentes algoritmos para identificação de frases preconceituosas em redações. Para isso, foi utilizada uma abordagem híbrida combinando técnicas de aprendizagem de máquina e dicionários léxicos. Foram realizados diversos experimentos, no melhor caso a proposta atingiu uma f-measure de 82,10%. Por fim, foi realizado um estudo qualitativo onde avaliadores de redação indicaram que a adoção da ferramenta proposta auxiliaria na correção de redações.