Considere os textos a seguir. Texto 1: “Paulo e Cíntia foram ao cinema sem ingressos.” Texto 2: “E...

Alternativa E - (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0).

Introdução

A representação Bag of Words (BoW) cria um vetor onde cada posição corresponde a uma palavra do vocabulário global, contendo a frequência dessa palavra no documento específico.

Desenvolvimento

Primeiro, extraímos o vocabulário único na ordem de aparição nos textos:

1. Paulo | 2. e | 3. Cíntia | 4. foram | 5. ao | 6. cinema | 7. sem | 8. ingressos | 9. não | 10. havia | 11. mais | 12. comeu | 13. bolo | 14. pipoca.

Análise

Para o Texto 2: "E não havia mais ingressos.":

• Paulo (1): 0 | e (2): 1 | Cíntia (3): 0 | foram (4): 0 | ao (5): 0 | cinema (6): 0 | sem (7): 0 | ingressos (8): 1 | não (9): 1 | havia (10): 1 | mais (11): 1 | comeu (12): 0 | bolo (13): 0 | pipoca (14): 0.

O vetor resultante é: (0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0).

Conclusão

A correspondência exata entre a contagem das palavras do Texto 2 e a posição no vocabulário global resulta na alternativa E.

Alternativa E.