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Segundo Baeza-Yates e Ribeiro-Neto (2013), no capítulo 7, desde os tempos da Grande Biblioteca de Alexandria, bibliotecários tinham de lidar com o armazenamento de documentos. Com o aumento das coleções, surgiu a necessidade de rótulos que agrupassem documentos por tópicos comuns. Cada grupo rotulado constitui uma classe. As classes são utilizadas não apenas para descrever os tópicos mas também outras características, tais como linguagem, gênero, autoridade, popularidade etc. Sobre classificação de textos, assinale a alternativa correta.
O problema de classificação de textos pode se tornar mais sofisticado ao se adicionarem à entrada exemplos de documentos pré-classificados por seres humanos, os quais podem ser utilizados para treinar (ou ajustar) o classificador.
Muitos algoritmos de classificação de textos utilizam aprendizado de máquina, que pode ser aprendizagem profunda ou árvores de decisão.
Os algoritmos de aprendizagem supervisionada requerem função de aprendizagem (deep learning) e dados de testes.
Os algoritmos de aprendizagem não supervisionada requerem função de aprendizagem (deep learning) e dados de treinamento.
Para avaliação dos classificadores, são utilizados documentos pré-selecionados, para os quais as classes são conhecidas – o conjunto de treinamento.