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No POS tagging (Part-of-Speech Tagging), o sistema computacional atribui a cada token uma classe gramatical com base na função que a palavra desempenha dentro da sentença. Embora alguns tokens possam ser classificados com base em regras fixas, muitos casos exigem que o sistema avalie o contexto sintático e semântico local. Ambiguidades como essas revelam a necessidade de modelos que vão além de mapeamentos lexicais estáticos.
Com base nesse contexto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. Em frases como “A nota caiu” e “Nota importante sobre o evento”, um sistema de POS tagging que considera o contexto sintático é capaz de classificar “nota” como substantivo em ambas, mas com estruturas diferentes: na primeira, como sujeito de uma oração verbal; na segunda, como núcleo de um sintagma nominal premodificado por um adjetivo. Essa distinção demonstra a importância da análise estrutural na atribuição de classes gramaticais. PORQUE II. Sistemas de POS tagging que utilizam apenas listas de palavras pré-classificadas conseguem inferir corretamente a função de um token, mesmo quando a estrutura da frase permite mais de uma interpretação possível. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
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Alternativa A - A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
O Part-of-Speech (POS) Tagging é o processo de etiquetagem gramatical automática, essencial para que sistemas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) compreendam a estrutura das sentenças.
Existem diferentes abordagens para o POS Tagging:
Portanto, a análise contextual é fundamental (Asserção I), invalidando a ideia de que listas estáticas seriam suficientes (Asserção II).
Alternativa A.