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Uma maneira de melhorar as pesquisas por informações digitais é procurar o seu tema, quando se torna possível tanto buscar informações mais específicas quanto mais amplas dentro de um tema, incluindo ainda o acesso ao histórico de como esses temas mudaram ao longo do tempo ou como estão conectados entre si. Assim, em vez de empregar somente palavras-chave, a pesquisa inicia com o tema de interesse e com a análise dos documentos relacionados a esse tema. Nesse contexto, a um conjunto de algoritmos que visam pesquisar sobre grandes arquivos de documentos com informações temáticas, dá-se o nome de:
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Alternativa B - modelagem de tópicos.
O volume massivo de dados textuais digitais requer métodos automáticos para organizar e descobrir temas ocultos em coleções de documentos sem a necessidade de etiquetas prévias.
A Modelagem de Tópicos é uma técnica de aprendizado não supervisionado que identifica padrões de ocorrência de palavras para agrupar documentos em temas. Ao contrário da busca por palavras-chave, ela permite uma navegação semântica, identificando como temas se relacionam e evoluem.
O enunciado descreve perfeitamente a funcionalidade da modelagem de tópicos, que permite ir além da busca literal de palavras, alcançando a estrutura conceitual da informação.
Alternativa B.