Vamos analisar as alternativas uma a uma para encontrar a que completa adequadamente as lacunas: A) Redes generativas adversariais (GANs); vetor latente; sequências de palavras. - Esta opção faz sentido, pois as GANs são conhecidas por ter um gerador e um discriminador, e o gerador utiliza um vetor latente para produzir sequências de palavras. B) Aprendizado supervisionado; espaço de recursos; análise de sentimento. - Esta opção não se encaixa, pois o aprendizado supervisionado não é a técnica principal para geração de texto e imagens, e a análise de sentimento não é o resultado da geração de texto. C) Redes de convolução; função de ativação; geração de texto. - Redes de convolução são mais utilizadas em processamento de imagens do que na geração de texto, e a função de ativação não se encaixa como entrada. D) Algoritmos de otimização; espaço vetorial; processamento de linguagem natural. - Embora algoritmos de otimização sejam importantes, eles não são a técnica principal para a geração de texto e imagens, e o espaço vetorial não se encaixa bem nas lacunas. A alternativa que melhor completa as lacunas é a) Redes generativas adversariais (GANs); vetor latente; sequências de palavras.