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Em muitas aplicações de Processamento de Linguagem Natural, é comum trabalhar com grandes volumes de dados textuais que precisam ser organizados, resumidos ou interpretados automaticamente. Diversas técnicas computacionais foram desenvolvidas com o intuito de facilitar a análise desses conteúdos, possibilitando uma melhor compreensão dos textos sem a necessidade de leitura manual. Essas estratégias podem assumir formas variadas, dependendo dos objetivos e da estrutura dos dados analisados.
Com base nesse contexto, assinale a alternativa que reconhece o conceito de modelagem de tópicos.
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Alternativa B - A modelagem de tópicos tem como objetivo identificar agrupamentos temáticos por meio de padrões de coocorrência de palavras em documentos.
A modelagem de tópicos (Topic Modeling) é uma técnica de aprendizado não supervisionado usada para descobrir estruturas semânticas ocultas em coleções de textos.
Essa técnica assume que documentos são compostos por uma mistura de tópicos e que tópicos são distribuições de probabilidade sobre palavras. Algoritmos como o LDA (Latent Dirichlet Allocation) analisam quais palavras costumam aparecer juntas para definir um tema.
A modelagem de tópicos foca em encontrar temas latentes através da estatística de coocorrência de palavras.
Alternativa B.