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Assinale a opção correta acerca do modelo LDA (latent dirichlet allocation), amplamente utilizado para extração de tópicos em tarefas de mineração de textos.
O LDA assume que cada documento é gerado por uma combinação de tópicos, e que cada tópico corresponde a uma distribuição de probabilidade sobre palavras.
O LDA é um modelo supervisionado que aprende tópicos por meio de documentos previamente rotulados.
No LDA, cada documento pertence a um único tópico, que deve ser explicitamente indicado pelo modelo.
O LDA utiliza variáveis latentes que podem ser estimadas diretamente a partir das frequências observadas, sem necessidade de inferência probabilística.
O LDA gera automaticamente o número ideal de tópicos com base em máxima verossimilhança, sem necessidade de definição prévia.