Processamento de língua natural e níveis de proficiência do português : um estudo de produções textuais do exame Celpe-Bras

• Main Author: Evers, Aline
• Other Authors: Finatto, Maria José Bocorny
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2013
• Subjects: Exame Celpe-Bras; Aquisição da linguagem; Língua portuguesa; Língua adicional; Exame de proficiência; Lingüística de corpus; Linguística textual; Estudos da linguagem; Portuguese as an additional language; Portuguese as a foreign language; Portuguese learner corpus; Celpe-bras; Proficiency in portuguese; Coh-metrix; Natural language processing
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/79447

Este trabalho trata dos temas da proficiência em português como língua adicional e da detecção de padrões lexicais e coesivos a partir de um enfoque computacional, situando o tema em meio à descrição de textos produzidos no contexto do exame de proficiência Celpe- Bras de 2006-1. Fazendo uso de pressupostos teórico-metodológicos da Linguística de Corpus, da Linguística Textual e do Processamento de Língua Natural, investigou-se a hipótese de que seria possível classificar, de modo automático, textos submetidos ao exame conforme níveis de proficiência pré-estabelecidos. Por meio do processamento de 177 textos previamente avaliados por corretores humanos em seis níveis (Iniciante, Básico, Intermediário, Intermediário Superior, Avançado e Avançado Superior), usou-se o Aprendizado de Máquina (AM) supervisionado para cotejar padrões lexicais e coesivos capazes de distinguir os níveis sob estudo. Para o cotejo dos padrões, a ferramenta Coh-Metrix-Port – que calcula parâmetros de coesão, coerência e inteligibilidade textual – foi utilizada. Cada um dos textos foi processado na ferramenta; para o AM, os resultados da ferramenta Coh-Metrix-Port foram usados como atributos, os níveis de proficiência como classes e os textos como instâncias. As etapas de processamento do corpus foram: 1) digitação do corpus; 2) processamento individual dos textos na ferramenta Coh-Metrix-Port; 3) análise usando AM – Algoritmo J48 – e os seis níveis de proficiência; 4) nova análise usando AM e duas novas classes: textos sem certificação (Iniciante e Básico) e com certificação (Intermediário, Intermediário Superior, Avançado e Avançado Superior). Avançado e Avançado Superior). Apesar do tamanho reduzido do corpus, foi possível identificar os seguintes atributos distintivos entre os textos da amostra: número de palavras, medida de riqueza lexical, número de parágrafos, incidência de conectivos negativos, incidência de adjetivos e Índice Flesch. Chegou-se a um classificador capaz de separar dois conjuntos de texto (SEM e COM CERTIFICAÇÃO) através das métricas utilizadas (fmeasure de 70%). === This research analyzes Portuguese proficiency from a computational perspective, studying texts submitted to the Brazilian Portuguese proficiency exam Celpe-Bras (Certificate of Proficiency in Portuguese for Foreigners). The study was based on Corpus Linguistics, Textual Linguistics, and Natural Language Processing. We investigated the hypothesis that it would be possible to predict second language proficiency using Machine Learning (ML), measures given by a NLP tool (Coh-Metrix-Port), and a corpus of texts previously classified by human raters. The texts (177) were previously classified as Beginner, Elementary, Intermediate, Upper Intermediate, Advanced, and Upper Advanced. After preparation, they were processed by Coh-Metrix-Port, a tool that calculates cohesion, coherence, and textual readability at different linguistic levels. The output of this tool provided 48 measures that were used as attributes, the proficiency levels given by raters were considered classes, and the 177 were considered instances for ML purposes. The algorithm J48 was used with this set of texts, providing a Decision Tree that classified the six levels of proficiency. The results for this analysis were not conclusive; because of that, we performed a new analysis with a new set of texts: two classes, one with texts that did not receive certificate (Beginner and Elementary) and the other with texts that did receive the certificate (Intermediate, Upper Intermediate, Advanced, and Upper Advanced). Despite the small size of the corpus, we were able to identify the following distinguishing attributes: number of words, type token ratio, number of paragraphs, incidence of negative connectives, incidence of adjectives, and Flesch Index. The classifier was able to separate these two last sets of texts with a F-measure of 70%.