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Exercícios de PLN e Gramáticas

Inteligência Artificial

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Arthur Costa

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Questões resolvidas

Considere o seguinte trecho de código:

from nltk.tokenize import word_tokenize

texto = "Gostamos do filme."
tokens = ???(texto)
print(tokens)
Selecione a opção correta que apresente o valor adequado para substituir o termo “???” para produzir a saída:

['Gostamos', 'do', 'filme', '.']
token.
tokenize.
nltk.tokenize.
word_tokenize.
n.token.

Considere a seguinte oração:
"nós estudamos técnicas de processamento de linguagem natural."
Ao aplicar um determinado algoritmo de processamento de linguagem natural �PLN�, obtemos o seguinte
resultado:
"Objeto direto: técnicas de processamento de linguagem natural"
Nesse sentido, selecione a opção que apresenta a técnica de PLN empregada para obter o resultado exibido.
Análise de classes gramaticais.
Algoritmos genéricos de inteligência artificial.
Estruturas gramaticais.
Expressões regulares.
Decomposição da oração.

Considere o seguinte trecho de código:

import nltk
gramatica = nltk.CFG.fromstring("""
Exp -> N | X
A -> Exp "@" Exp
N -> D | D N
D -> "s" | "a" | "m"
""")
Selecione a opção correta que apresente uma palavra que é reconhecida pela gramática.
s @ m @
s @ m aa
s @ m @ m
s a m @
s a @ m @

Considere a seguinte gramática livre de contexto �GLC��
G� �V, T, S, P�, tal que:
⮚ V = �S�
⮚ T = {a, b}
⮚ P = { S → aSb | a}
Agora, selecione a opção correta que contenha uma palavra reconhecida pela gramática G.
aa
bb
abab
ab
aab

Considere o seguinte trecho de código:

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

c_codigo = '''
#include

int main() {
int i;
for (i=1; i<=10; i++) {
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
'''

# Tokenizar o código em palavras
tokens = word_tokenize(c_codigo)

padrao = r"???"
comando_for = re.findall(padrao, ' '.join(tokens))

for s in comando_for:
print(s)
Selecione a opção correta que apresente o valor adequado para substituir o termo “???” para produzir a saída:

for ( i=1 ; i < =10 ; i++ ) { printf ( `` % d `` , i ) ; }
for\([^)]+\)\s*\{[^}]*\}
for\s*\s*\{[^}]*\}
for\s*\([^)]+\)\{[^}]*\}
for\([^)]+\)\{[^}]*\}
for\s*\([^)]+\)\s*\{[^}]*\}

Considere a seguinte afirmação:
“Uma das aplicações de estruturas gramaticais na PLN está na construção de linguagens de programação, como Python e Java, por exemplo."
Agora, selecione a opção correta a respeito da afirmação.
Está correta, uma vez que as linguagens de programação são bastante dinâmicas e, semelhante à linguagem humana, também evolui para estruturas para as quais não foram definidas.
Está correta, porque as linguagens de programação são muito simples no sentido que possuem apenas uma única forma de expressar um comando.
Está errada, visto que as linguagens de programação podem aceitar construções imprevisíveis, mas que, ainda assim, são corretas.
Está correta, pois as linguagens de programação possuem estruturas gramaticais que definem a forma que reconhecem os comandos válidos.
Está errada, pois só é possível aplicar a análise de estruturas gramaticais para linguagem humana.

Considere a frase:
"A biblioteca NLTK possui funcionalidades bem documentadas."
Agora, selecione a opção correta a respeito da marcação de parte da fala.
A marcação de parte de fala faz a separação das palavras de uma frase.
O artigo A no início da oração funciona como um determinante para a palavra biblioteca.
A NLTK não oferece uma funcionalidade com o objetivo específico de fazer a marcação de parte de fala.
A palavra NLTK funciona como uma qualidade para a palavra biblioteca segundo a marcação de parte de fala.
A marcação de parte de fala é utilizada para gerar dicionários de palavras.

O processamento de linguagem natural �PLN) tem ficado muito popularizado. No entanto, ainda existem muitas pessoas que não entendem o impacto dele. Por exemplo, considere a seguinte frase:
"Gostámos bastante do filme Matrix."
Claramente, podemos interpretar que o nível de satisfação das pessoas com o filme Matrix foi bem alto.
Agora, selecione a opção correta que justifique o uso de técnicas de PLN para obter esse tipo de resultado que poderia ser feito por um ser humano sem muitas dificuldades.
Os algoritmos de PLN podem processar um volume gigantesco de frases com diversas variações e, ainda assim, com mesmo significado.
Os algoritmos de PLN são de uso exclusivo para armazenar os dados de forma eficiente.
Os algoritmos de PLN são muito lentos tornando, assim, necessária a intervenção humana para produzir resultados em um tempo viável.
Os algoritmos de PLN ainda não produzem resultados confiáveis para fazer processamento de alta escala.
As variações das frases tornam proibitivo a aplicação de algoritmos de PLN para fazer análises de pesquisas de opinião.

A gramática de dependências é utilizada em processamento de linguagem natural �PLN) e pode ser descrita através de um grafo. Como sabemos, os grafos podem ser aplicados a diversas situações práticas.
Nesse sentido, selecione a opção correta sobre grafos.
São estruturas gramaticais que só podem ser aplicadas no contexto de PLN.
São modelos matemáticos formado por um par de conjuntos de vértices e arestas.
São representações de autômatos de estados finitos.
São utilizados, exclusivamente, para representar expressões regulares.
Limitam-se a representar gramáticas de dependências.

Considere a frase:
"A NLTK faz parte do Python padrão."
Agora, selecione a opção correta a respeito da frase.
Sintaticamente, ela está incorreta.
A oração não possui sujeito definido.
A afirmação está incorreta, uma vez que é necessário instalar a NLTK.
As funcionalidades da NLTK só podem ser utilizadas em aplicações locais.
A oração é muito genérica para que se possa tirar alguma conclusão a respeito da biblioteca NLTK.

Perguntas dessa disciplina

A gramática de dependências é utilizada em processamento de linguagem natural �PLN) e pode ser descrita através de um grafo. Como sabemos, os grafo...

Existem diversos tipos de gramáticas que podem ser aplicadas para processamento de linguagem natural (PLN). Cada uma delas é mais adequada para det...

ESTÁCIO

O avanço das técnicas de processamento de linguagem natural �PLN) é impressionante. No entanto, apesar dos diversos benefícios desse avanço, ela ta...

6 Marcar para revisão Existem diversos tipos de gramáticas que podem ser aplicadas para processamento de linguagem natural (PLN). Cada uma delas é ...

ESTÁCIO

O PLN elimina ambiguidades linguísticas ao aplicar regras rígidas de interpretação. b. O PLN limita-se à correção ortográfica e gramatical de tex...

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Craque NetoCraque Neto

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Questões resolvidas

Considere o seguinte trecho de código:

from nltk.tokenize import word_tokenize

texto = "Gostamos do filme."
tokens = ???(texto)
print(tokens)
Selecione a opção correta que apresente o valor adequado para substituir o termo “???” para produzir a saída:

['Gostamos', 'do', 'filme', '.']
token.
tokenize.
nltk.tokenize.
word_tokenize.
n.token.

Considere a seguinte oração:
"nós estudamos técnicas de processamento de linguagem natural."
Ao aplicar um determinado algoritmo de processamento de linguagem natural �PLN�, obtemos o seguinte
resultado:
"Objeto direto: técnicas de processamento de linguagem natural"
Nesse sentido, selecione a opção que apresenta a técnica de PLN empregada para obter o resultado exibido.
Análise de classes gramaticais.
Algoritmos genéricos de inteligência artificial.
Estruturas gramaticais.
Expressões regulares.
Decomposição da oração.

Considere o seguinte trecho de código:

import nltk
gramatica = nltk.CFG.fromstring("""
Exp -> N | X
A -> Exp "@" Exp
N -> D | D N
D -> "s" | "a" | "m"
""")
Selecione a opção correta que apresente uma palavra que é reconhecida pela gramática.
s @ m @
s @ m aa
s @ m @ m
s a m @
s a @ m @

Considere a seguinte gramática livre de contexto �GLC��
G� �V, T, S, P�, tal que:
⮚ V = �S�
⮚ T = {a, b}
⮚ P = { S → aSb | a}
Agora, selecione a opção correta que contenha uma palavra reconhecida pela gramática G.
aa
bb
abab
ab
aab

Considere o seguinte trecho de código:

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

c_codigo = '''
#include

int main() {
int i;
for (i=1; i<=10; i++) {
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
'''

# Tokenizar o código em palavras
tokens = word_tokenize(c_codigo)

padrao = r"???"
comando_for = re.findall(padrao, ' '.join(tokens))

for s in comando_for:
print(s)
Selecione a opção correta que apresente o valor adequado para substituir o termo “???” para produzir a saída:

for ( i=1 ; i < =10 ; i++ ) { printf ( `` % d `` , i ) ; }
for\([^)]+\)\s*\{[^}]*\}
for\s*\s*\{[^}]*\}
for\s*\([^)]+\)\{[^}]*\}
for\([^)]+\)\{[^}]*\}
for\s*\([^)]+\)\s*\{[^}]*\}

Considere a seguinte afirmação:
“Uma das aplicações de estruturas gramaticais na PLN está na construção de linguagens de programação, como Python e Java, por exemplo."
Agora, selecione a opção correta a respeito da afirmação.
Está correta, uma vez que as linguagens de programação são bastante dinâmicas e, semelhante à linguagem humana, também evolui para estruturas para as quais não foram definidas.
Está correta, porque as linguagens de programação são muito simples no sentido que possuem apenas uma única forma de expressar um comando.
Está errada, visto que as linguagens de programação podem aceitar construções imprevisíveis, mas que, ainda assim, são corretas.
Está correta, pois as linguagens de programação possuem estruturas gramaticais que definem a forma que reconhecem os comandos válidos.
Está errada, pois só é possível aplicar a análise de estruturas gramaticais para linguagem humana.

Considere a frase:
"A biblioteca NLTK possui funcionalidades bem documentadas."
Agora, selecione a opção correta a respeito da marcação de parte da fala.
A marcação de parte de fala faz a separação das palavras de uma frase.
O artigo A no início da oração funciona como um determinante para a palavra biblioteca.
A NLTK não oferece uma funcionalidade com o objetivo específico de fazer a marcação de parte de fala.
A palavra NLTK funciona como uma qualidade para a palavra biblioteca segundo a marcação de parte de fala.
A marcação de parte de fala é utilizada para gerar dicionários de palavras.

O processamento de linguagem natural �PLN) tem ficado muito popularizado. No entanto, ainda existem muitas pessoas que não entendem o impacto dele. Por exemplo, considere a seguinte frase:
"Gostámos bastante do filme Matrix."
Claramente, podemos interpretar que o nível de satisfação das pessoas com o filme Matrix foi bem alto.
Agora, selecione a opção correta que justifique o uso de técnicas de PLN para obter esse tipo de resultado que poderia ser feito por um ser humano sem muitas dificuldades.
Os algoritmos de PLN podem processar um volume gigantesco de frases com diversas variações e, ainda assim, com mesmo significado.
Os algoritmos de PLN são de uso exclusivo para armazenar os dados de forma eficiente.
Os algoritmos de PLN são muito lentos tornando, assim, necessária a intervenção humana para produzir resultados em um tempo viável.
Os algoritmos de PLN ainda não produzem resultados confiáveis para fazer processamento de alta escala.
As variações das frases tornam proibitivo a aplicação de algoritmos de PLN para fazer análises de pesquisas de opinião.

A gramática de dependências é utilizada em processamento de linguagem natural �PLN) e pode ser descrita através de um grafo. Como sabemos, os grafos podem ser aplicados a diversas situações práticas.
Nesse sentido, selecione a opção correta sobre grafos.
São estruturas gramaticais que só podem ser aplicadas no contexto de PLN.
São modelos matemáticos formado por um par de conjuntos de vértices e arestas.
São representações de autômatos de estados finitos.
São utilizados, exclusivamente, para representar expressões regulares.
Limitam-se a representar gramáticas de dependências.

Considere a frase:
"A NLTK faz parte do Python padrão."
Agora, selecione a opção correta a respeito da frase.
Sintaticamente, ela está incorreta.
A oração não possui sujeito definido.
A afirmação está incorreta, uma vez que é necessário instalar a NLTK.
As funcionalidades da NLTK só podem ser utilizadas em aplicações locais.
A oração é muito genérica para que se possa tirar alguma conclusão a respeito da biblioteca NLTK.

Perguntas dessa disciplina

A gramática de dependências é utilizada em processamento de linguagem natural �PLN) e pode ser descrita através de um grafo. Como sabemos, os grafo...

Existem diversos tipos de gramáticas que podem ser aplicadas para processamento de linguagem natural (PLN). Cada uma delas é mais adequada para det...

ESTÁCIO

O avanço das técnicas de processamento de linguagem natural �PLN) é impressionante. No entanto, apesar dos diversos benefícios desse avanço, ela ta...

6 Marcar para revisão Existem diversos tipos de gramáticas que podem ser aplicadas para processamento de linguagem natural (PLN). Cada uma delas é ...

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O PLN elimina ambiguidades linguísticas ao aplicar regras rígidas de interpretação. b. O PLN limita-se à correção ortográfica e gramatical de tex...

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A
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C
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A
B
C
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E
1 Marcar para revisão
Considere o seguinte trecho de código:
from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = "Gostamos do filme."
tokens = ???(texto)
print(tokens)
Selecione a opção correta que apresente o valor adequado para substituir o termo “???” para produzir a saída:
['Gostamos', 'do', 'filme', '.']
token.
tokenize.
nltk.tokenize.
word_tokenize.
n.token.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A função da NLTK responsável pela tokenização é: word_tokenize. As demais opções não são funções
válidas da biblioteca NLTK.
2 Marcar para revisão
Considere a seguinte oração:
"nós estudamos técnicas de processamento de linguagem natural."
Ao aplicar um determinado algoritmo de processamento de linguagem natural �PLN�, obtemos o seguinte
resultado:
"Objeto direto: técnicas de processamento de linguagem natural"
Nesse sentido, selecione a opção que apresenta a técnica de PLN empregada para obter o resultado exibido.
Análise de classes gramaticais.
Algoritmos genéricos de inteligência artificial.
Estruturas gramaticais.
Expressões regulares.
Decomposição da oração.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
As estruturas gramaticais são instrumentos responsáveis por analisar as construções sintáticas das
orações e são muito empregadas como técnicas de PLN. As demais opções estão erradas, pois
apresentam respostas que não estão relacionadas com a análise sintática de uma oração.
3 Marcar para revisão
Considere o seguinte trecho de código:
import nltk
gramatica = nltk.CFG.fromstring("""
Exp -> N | X
A -> Exp "@" Exp
N -> D | D N
D -> "s" | "a" | "m" 
""")
Selecione a opção correta que apresente uma palavra que é reconhecida pela gramática.
s @ m @
s @ m aa
s @ m @ m
s a m @
s a @ m @
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A opção correta é a que contém a palavra "s @ m @ m". As demais opções não contêm palavras
reconhecidas pela gramática. Para realizar este teste, basta executar o trecho de código abaixo com a
substituição da palavra:
print("*** Processamento ***")
tokens = "s @ m @ m".split() #palavra para ser testada
cp = nltk.ChartParser(gramatica)
for tree in cp.parse(tokens):
 print(tree)
 
4 Marcar para revisão
Considere a seguinte gramática livre de contexto �GLC��
G� �V, T, S, P�, tal que:
⮚ V = �S�
⮚ T = {a, b}
⮚ P = { S → aSb | a}
Agora, selecione a opção correta que contenha uma palavra reconhecida pela gramática G.
aa
bb
abab
ab
aab
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A única opção que apresenta uma palavra reconhecida pela gramática G é aab, pois a gramática seleciona
a produção S→aSb e, na sequência, seleciona a produção S→a. Já as demais opções estão todas erradas,
uma vez que não são nenhuma sequência válida de processamento que permita que a gramática
reconheça alguma das palavras.
5 Marcar para revisão
Considere o seguinte trecho de código:
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
c_codigo = '''
#include 
int main() {
 int i;
 for (i=1; ipara fazer análises de
pesquisas de opinião.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A PLN tem como objetivo simular o comportamento do ser humano para analisar frases e, através de um
processo organizado, escalar soluções que, na prática, significa processar grandes volumes de dados. Os
textos podem ter semelhanças entre si, mas é inviável realizar a análise de grandes volumes sem o suporte
de técnicas de PLN. Já as demais opções estão erradas, pois limitam a importância das técnicas de PLN e
fazem afirmações falsas sobre a confiabilidade dessas técnicas.
9 Marcar para revisão
A gramática de dependências é utilizada em processamento de linguagem natural �PLN) e pode ser descrita
através de um grafo. Como sabemos, os grafos podem ser aplicados a diversas situações práticas. Nesse
sentido, selecione a opção correta sobre grafos.
São estruturas gramaticais que só podem ser aplicadas no contexto de PLN.
São modelos matemáticos formado por um par de conjuntos de vértices e arestas.
São representações de autômatos de estados finitos.
São utilizados, exclusivamente, para representar expressões regulares.
Limitam-se a representar gramáticas de dependências.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Os grafos são modelos matemáticos representados por um par ordenado de conjuntos. Um desses
conjuntos é o de vértices e o outro é o de arestas. Eles podem ser utilizados em diversas aplicações que
vão além de PLN e não se restringem a um determinado tipo de gramática, apesar de ser utilizado pela
gramática de dependências.
10 Marcar para revisão
Considere a frase:
"A NLTK faz parte do Python padrão."
Agora, selecione a opção correta a respeito da frase.
Sintaticamente, ela está incorreta.
A oração não possui sujeito definido.
A afirmação está incorreta, uma vez que é necessário instalar a NLTK.
As funcionalidades da NLTK só podem ser utilizadas em aplicações locais.
A oração é muito genérica para que se possa tirar alguma conclusão a respeito da biblioteca NLTK.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Apesar da grande importância da biblioteca NLTK para aplicações de processamento de linguagem
natural, ela não faz parte da instalação padrão do Python. Isso significa que é necessário instalá-la
explicitamente, para poder utilizar as funcionalidades dela. A frase está clara e correta a respeito da
afirmação. Além disso, é fácil identificar o sujeito da oração que, no caso, é NLTK.
Questão 1 de 10
Corretas �3�
Incorretas �7�
Em branco �0�
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Estrutura Gramatical Para Pln Sair

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