Enem Flow — tipos de layout de questões do ENEM

Rede neural convolucional que recebe a imagem de uma questão do ENEM e devolve um JSON com o tipo de layout de impressão, segundo o catálogo layout-types-v2: como os blocos do enunciado se sucedem (texto, crédito, figura, tabela), como as alternativas estão dispostas e se há marcas como texto compartilhado, linhas numeradas ou blocos lado a lado.

Faz parte do Enem Flow, plataforma aberta de estudos para o ENEM, onde o tipo de layout orienta a apresentação de cada questão com a mesma diagramação do caderno.

Autores: Cassio Lima Silva e Diogo Vieira de Castro
Código, dados de treino e protocolo: https://github.com/LemonCandles/enem-flow
Versão: 1.0.0 · catálogo layout-types-v2 · licença MIT

Aviso. No teste, esta rede acerta o tipo exato em 71,4% das questões, abaixo do adaptador que lê o PDF original (93,5%) e da regra sobre o JSON de conteúdo (87,3%). Se você tem o PDF ou o JSON estruturado da questão, prefira esses métodos, que estão no repositório do projeto. Esta rede serve quando só há a imagem da questão, e a saída needs_review indica quando conferir.

Uso

pip install -U huggingface_hub
hf download diogovc/enem-layout-types --local-dir enem-layout-types && cd enem-layout-types
pip install -r requirements.txt
python -m enem_layout.predict exemplos/enem-2024-dia2-azul-q093.png --model .

# Dentro da pasta baixada: o catálogo (layout-types.json) preenche descrição, in_catalog e needs_review.
from PIL import Image
from enem_layout import EnemLayoutClassifier, predict_images
from enem_layout.predict import load_catalog

model = EnemLayoutClassifier.from_pretrained(".")
print(predict_images(model, [Image.open("questao.png")], load_catalog(".")))

A imagem deve conter uma questão inteira (do título "QUESTÃO n" até a última alternativa), sem o resto da página. O modelo foi treinado com recortes renderizados do PDF a 150 dpi.

Saída

Desempenho

Teste: 370 questões revisadas das provas de 2024 e 2025, nenhuma vista no treino. O treino usa o acervo de 2009 a 2023.

Média de três seeds no teste: 68,8% (desvio 4,6 p.p.). A seed publicada foi escolhida pelo desenvolvimento, sem olhar o teste.

O adaptador lê o PDF original (texto, vetores e imagem) e foi a fonte dos rótulos automáticos; ele é uma referência, não um concorrente justo. A regra sobre o JSON exige o conteúdo já estruturado.

Calibração (ECE) no teste: 0,068. Com o limiar de revisão, o modelo aceita 16,2% das questões de teste, com 98,3% de acerto nelas.

Por fatia do teste:

Por tipo no teste (suporte = questões do tipo):

Dados de treino

• Treino e desenvolvimento: 2855 e 503 questões de provas impressas do acervo oficial do Inep (2009–2023), com rótulo fraco automático: o adaptador de layout do Enem Flow lê o PDF original e só rotula as questões em que os canais vetorial e raster concordam e nenhuma invariante falha. As demais ficam fora do treino.
• Teste: 370 questões impressas únicas de seis cadernos de 2024 e 2025, com rótulos revisados, incluindo decisões manuais justificadas.
• Sem vazamento: questões agrupadas por identidade do conteúdo, texto repetido e texto de apoio compartilhado; questões do acervo que reaparecem no teste ficam fora do treino.
• Partições e rótulos: manifesto layout-types-archive-v1 (hashes de fonte, conteúdo e imagem) no repositório do projeto. As imagens não são redistribuídas; são geradas dos PDFs oficiais.

Arquitetura e treino

CNN de cerca de 10 milhões de parâmetros treinada do zero (sem pesos pré-treinados de terceiros), entrada em tons de cinza de 384×1024 com a proporção preservada, grade de posições verticais que preserva a ordem dos blocos, três cabeças (corpo e alternativas com softmax; marcas multirrótulo), perda ponderada por classe (peso das marcas limitado), aumentos leves sem espelhamento, precisão simples (fp32) e escolha da época e da seed pela acurácia do tipo exato no desenvolvimento. Temperatura, limiar das marcas e limiar de revisão calibrados no desenvolvimento.

Houve três rodadas de ajuste antes do treino final. A primeira mediu o teste; nas seguintes, que mudaram o peso e o limiar das marcas, o número de épocas, o critério de escolha e a resolução (512 px não ajudou), só o desenvolvimento foi usado.

Tipos do catálogo

Corpos com menos de 10 exemplos no treino saem como outro; o vocabulário do modelo está em config.json.

Exemplos

Questões reais do Inep, de autoria do próprio Inep (sem textos ou imagens de terceiros), em exemplos/; origem e SHA-256 de cada caderno em exemplos/fontes.json.

A rede acerta 4 de 7 exemplos; os exemplos cobrem tipos variados, inclusive raros, e não representam a distribuição do teste.

Uso pretendido e limites

• Uso pretendido: organizar e apresentar questões do ENEM com a diagramação do caderno, e triagem de provas novas na ingestão. Não avalia conteúdo pedagógico nem corrige respostas.
• Treinado só em provas impressas (regular, reaplicação e segunda aplicação) a partir de 2009; provas anteriores, digitais e formatos acessíveis estão fora.
• Os rótulos de treino são automáticos e podem repetir erros do adaptador; o teste revisado mede isso.
• Tipos raros e marcas têm pouco suporte; use needs_review e as probabilidades.
• A imagem precisa ser o recorte de uma questão; páginas inteiras ou fotos de celular não foram avaliadas.

Licença e fontes

Código e pesos sob a licença MIT (LICENSE). As provas são publicações do Inep; as imagens de exemplo são questões de autoria do Inep e trazem a fonte. O treino usou os cadernos oficiais listados no manifesto do projeto, vinculados por URL e SHA-256.

Citação

@software{enem_flow_layout_types,
  author = {Cassio Lima Silva and Diogo Vieira de Castro},
  title = {Enem Flow: tipos de layout de questões do ENEM},
  year = {2026},
  version = {1.0.0},
  url = {https://huggingface.co/diogovc/enem-layout-types},
  note = {Código: https://github.com/LemonCandles/enem-flow}
}