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Com o objetivo de apoiar comissões parlamentares na análise de manifestações encaminhadas por cidadãos, uma Assembleia Legislativa desenvolveu uma plataforma capaz de processar milhares de contribuições recebidas por meio de consultas públicas eletrônicas. O volume de textos tornou inviável a análise manual individual, levando a equipe de ciência de dados a empregar técnicas de Processamento de Linguagem Natural para identificar padrões de opinião, assuntos recorrentes e agrupamentos de documentos semanticamente relacionados. Durante a avaliação metodológica, tornou-se necessário distinguir corretamente as finalidades das diferentes técnicas empregadas.
Assinale a alternativa que apresenta uma associação tecnicamente adequada entre análise de sentimentos, modelagem de tópicos e similaridade textual.
A análise de sentimentos identifica padrões de opinião nos textos, a modelagem de tópicos busca descobrir temas recorrentes e a similaridade textual mede proximidade semântica entre documentos.
A análise de sentimentos determina categorias temáticas dos documentos, a modelagem de tópicos calcula distâncias semânticas e a similaridade textual identifica polaridade emocional.
A análise de sentimentos realiza agrupamento estatístico de documentos, a modelagem de tópicos calcula correlações numéricas e a similaridade textual executa classificação supervisionada.
A análise de sentimentos identifica entidades nomeadas, a modelagem de tópicos detecta valores atípicos e a similaridade textual estima probabilidades de aprovação legislativa.
A análise de sentimentos mede frequência absoluta de palavras, a modelagem de tópicos organiza documentos cronologicamente e a similaridade textual executa redução de dimensionalidade.