Sobre modelagem de tópicos, é correto afirmar: 1. O resultado da modelagem em tópicos garante exclu...

Alternativa D - As afirmações II e III estão corretas.

Introdução

A modelagem de tópicos é uma técnica estatística para descobrir as "estruturas abstratas" em um corpo de textos.

Desenvolvimento

Modelos como o LDA baseiam-se na ideia de que documentos são misturas de tópicos e tópicos são misturas de palavras. Isso permite uma análise poderosa sem a necessidade de rotulação manual prévia.

Análise

• Afirmação I (Incorreta): Modelos de tópicos são geralmente probabilísticos e não exclusivos. Um documento pode pertencer a múltiplos tópicos com diferentes pesos (ex: 70% política e 30% economia).
• Afirmação II (Correta): Como o algoritmo descobre os padrões sozinho, o pesquisador não precisa ser um especialista total no domínio para começar a identificar grandes temas.
• Afirmação III (Correta): Documentos semanticamente similares tendem a apresentar distribuições de tópicos semelhantes, facilitando o agrupamento.

Conclusão

A modelagem de tópicos é valiosa pela sua capacidade de agrupar ideias afins e reduzir a necessidade de supervisão humana intensiva.

Alternativa D.