Abstract. This work presents, to the extent of the authors' knowledge, the first systematic literature review of the application of Deep

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This work d escribes a series of improvements on Dallaway´s neural network-based model for multiple column arithmetics. Both the original model and the improvements herein reported are firmly rooted in data collected in studies on how children are actually taught and learn arithmetics. Several changes in the training data, the training regime and the actions that control the execution of the arithmetic operations-which are the neural network´s outputs-were carried on. This way a more adequate model was developed, in terms of the generalization ability of the network that underlies the model, the correction of the results produced and, most important, the cognitive plausibility of the errors generated by the model.

Mineração de Argumentação é uma área de pesquisa entre Linguística Computacional e Ciência de Dados, com grande importância para processos de tomada de decisão, possibilitando a identificação e recuperação da estrutura do diálogo e da polaridade dos argumentos usados pelos participantes. Este trabalho é um primeiro passo para construir um processo de análise de discussões em redes sociais com base na Mineração de Argumentação visando compreender a estrutura da discussão que se estabelece nas redes. Os resultados obtidos nesse processo são usados para alimentar a ferramenta de visualização de discussões Visu, de modo a facilitar o acompanhamento e entendimento das discussões em redes sociais.