O Processamento de Linguagem Natural (PLN) tem como objetivo principal permitir que sistemas computacionais compreendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Para atingir esse objetivo, diferentes abordagens têm sido desenvolvidas ao longo do tempo, combinando técnicas tradicionais e métodos baseados em aprendizado de máquina. Essas abordagens dependem tanto de métodos estatísticos quanto de modelos computacionais mais avançados, como redes neurais, para lidar com a complexidade da linguagem humana e suas variações contextuais. FACELI, Katti; LORENA, Ana C.; GAMA, João; AL, et. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. (Adaptado) Considerando os textos apresentados, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Técnicas de Processamento de Linguagem Natural, como tokenização e uso de embeddings, são essenciais para transformar textos em dados estruturados que podem ser analisados por modelos computacionais. PORQUE II. O PLN depende exclusivamente de regras gramaticais pré-definidas para processar e compreender a linguagem humana, desconsiderando o uso de aprendizado de máquina. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.