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Suponha que uma secretaria de fazenda pretenda empregar técnicas de processamento de li...
Suponha que uma secretaria de fazenda pretenda empregar técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para automatizar a análise de justificativas textuais apresentadas por contribuintes em processos administrativos fiscais, buscando identificar padrões de argumentação e indícios de inconsistências. Nesse caso, a abordagem mais adequada para capturar relações semânticas contextuais em textos extensos e gerar representações vetoriais de alta qualidade para classificação automatizada é
A
aplicar técnicas de topic modeling não supervisionado (como LDA – latent Dirichlet allocation), uma vez que esse método é voltado exclusivamente para compreensão contextual e desambiguação semântica em textos individuais.
B
aplicar modelos baseados em bag-of-words com vetores esparsos e frequência de termos ponderada por TF-IDF, suficientes para captar relações sintáticas e semânticas profundas entre palavras.
C
implementar modelos Word2Vec baseados apenas em coocorrência estática de palavras, que mantêm a mesma representação vetorial independentemente do contexto semântico.
D
empregar algoritmos de análise sintática tradicional, como part-of-speech tagging e stemming, sem incorporar aprendizado profundo, por esses algoritmos serem suficientes para detectar relações semânticas complexas.
E
utilizar embeddings pré-treinados com modelos de linguagem contextualizados, como BERT ou suas variantes, capazes de representar o significado de uma palavra de acordo com o contexto em que ocorre.