O que são os comparativos de uma revista

O grau de um adjetivo pode ser flexionado em três níveis: normal, comparativo e superlativo.

Grau normal

No grau normal, o adjetivo caracteriza um ou mais seres, sem indicar intensidade.

• Minha mãe é bonita.
• O vestido é preto.
• Eles são bagunceiros.

Grau comparativo

No grau comparativo é feita a comparação da mesma característica em dois ou mais seres ou de duas ou mais características do mesmo ser.

Grau comparativo de inferioridade

Grau comparativo de inferioridade = menos (adjetivo) que/do que

• Alice é menos preguiçosa que João.
• A revista é menos pesada do que o livro.

Grau comparativo de igualdade

Grau comparativo de igualdade = tão (adjetivo) quanto/ como/ quão

• Cláudia é tão educada como Patrícia.
• Matemática é tão importante quanto português.
• Ele é tão decidido quão teimoso.

Grau comparativo de superioridade

Grau comparativo de superioridade = mais (adjetivo) que/ do que

• Igor é mais atento que Rodrigo.
• O lápis é mais comprido do que a borracha.

Grau comparativo de superioridade irregular

Alguns adjetivos formam o grau comparativo de superioridade de modo irregular, com formas sintéticas.

• (mais) bom = melhor
• (mais) mau = pior
• (mais) grande = maior
• (mais ) pequeno = menor

Grau superlativo

No grau superlativo é feita a caracterização de um ou mais seres, atribuindo qualidades em grau muito elevado ou em maior ou menor grau que os demais seres.

Grau superlativo relativo

O grau superlativo relativo caracteriza um ou mais seres em maior ou menor grau que os demais seres.

Grau superlativo relativo de inferioridade

Grau superlativo relativo de inferioridade = o menos (adjetivo)

• Pedro é o menos inteligente da turma.
• Ana é a menos faladora das amigas.

Grau superlativo relativo de superioridade

Grau superlativo relativo de superioridade = o mais (adjetivo)

• Ela é a pessoa mais educada deste mundo!
• Meu irmão é o mais rápido dos corredores.

Grau superlativo absoluto

O grau superlativo absoluto caracteriza um ou mais seres, atribuindo qualidades em grau muito elevado.

Grau superlativo absoluto analítico

Grau superlativo absoluto analítico = palavra intensificadora (muito; extremamente; excessivamente; imensamente) + adjetivo

• A sobremesa é muito doce.
• O teste foi extremamente fácil.
• O professor é imensamente sábio.

Grau superlativo absoluto sintético

Grau superlativo absoluto sintético = adjetivo + sufixo (-íssimo; -imo; - ílimo; -érrimo)

• A sobremesa é dulcíssima.
• O teste foi facílimo.
• O professor é sapientíssimo.

Tabela com os graus dos adjetivos 

Professora de português, revisora e lexicógrafa nascida no Rio de Janeiro e licenciada pela Escola Superior de Educação do Porto, em Portugal (2005). Atua nas áreas da Didática e da Pedagogia.

Valeska Fernandes (Comunicação INF-UFG)

Artigo intitulado “On the cost-effectiveness of neural and non-neural approaches and representations for text classification: A comprehensive comparative study” é um dos maiores estudos comparativos da área de Inteligência Artificial (IA) neurais e não-neurais, de acordo com o próprio artigo. A bibliografia usada no artigo evidenciou que nenhum estudo até então havia realizado uma pesquisa tão ampla.

O trabalho contou com treze pesquisadores, sendo dois professores do Instituto de Informática da UFG, Thierson Rosa e Wellington Martins. Publicado na revista Information Processing & Management, de Alto impacto, com Qualis A1, foi bastante elogiado pelos avaliadores e deve ter um impacto importante na comunidade científica, já que questiona a chamada "nova era" (momento ImageNet) em NLP com abordagens neurais.

O momento ImageNet em NLP, explica o professor Wellington Martins, “aconteceu em 2012 quando uma rede neural profunda (AlexNet) superou em muito (diminuição em 10% do erro) as abordagens tradicionais (não neurais) na tarefa de reconhecimento de imagens da competição ImageNet. Esta vantagem competitiva da abordagem neural (deep learning) tem sido buscada em outras áreas que não a visão computacional, como por exemplo no processamento de linguagem natural (NLP).” Por isso, segundo o professor, o artigo mostra que, para a tarefa de classificação de texto (que é básica em NLP), as abordagens tradicionais (não neurais) ainda têm uma série de vantagens.

A pesquisa revela sérios problemas experimentais em publicações recentes da área e mostra a competitividade e, em alguns casos, a superioridade de métodos não-neurais mais simples, mais baratos, com desempenho muito superior, e com maior capacidade explicativa. Segundo o professor Wellington, “em coleções grandes, os métodos neuronais mais recentes como o BERT tiveram resultados um pouco melhores que os não-neuronais, porém a um custo computacional de treinamento, muito superior”. As descobertas apresentadas no artigo pedem uma autorreflexão das melhores práticas no campo, desde a forma como os experimentos são conduzidos e analisados até a escolha de baselines adequadas para cada situação e cenário.

O artigo está disponível online através do link: //authors.elsevier.com/c/1cXTX15hYdjqF9

Mais informações em: //inf.ufg.br/n/139480-professores-do-inf-sao-co-autores-de-importante-estudo-de-inteligencia-artificial

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