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As empresas têm utilizado cada vez mais os dados gerados na internet pelos seus clientes para a tomada de decisão. Muitas vezes, esses dados precisam ser processados para que se transformem em informação. Entretanto, as máquinas não compreendem a linguagem humana, sendo, portanto, necessário que o texto seja tratado para que seja compreendido pela máquina e para que retorne informações relevantes para os humanos. Dessa forma, os algoritmos de aprendizagem de máquina auxiliam nesse tratamento, para a compreensão da máquina. Um exemplo desses algoritmos é o Bag of Words, que é uma técnica do Processamento de Linguagem Natural (PLN). OLIVEIRA, Raiza Artemam de. Processamento de Linguagem Natural. Porto Alegre: SAGAH, 2020 (adaptado). Diante disso, considere a situação apresentada a seguir. Claudio é um profissional de Ti e está implementando um aplicativo utilizando o Processamento de Linguagem Natural, utilizando a biblioteca Scikit-Learn, porque ela possui métodos para vetorização de textos e possibilita a aplicação deles nas etapas do Bag of Words. Considerando quais tipos de vetorização da biblioteca Scitkit-Learn Claudio deve aplicar, julgue os itens a seguir. I. Ele deve aplicar o método de vetorização TF-IDFVectorizer,
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Parece que sua pergunta está incompleta e não posso fornecer uma resposta direta. No entanto, posso te ajudar a entender que o método TF-IDFVectorizer é uma técnica comum de vetorização que transforma textos em uma representação numérica, levando em conta a frequência das palavras e sua importância em relação ao conjunto de documentos. Se precisar de mais informações sobre vetorização ou outros métodos, estou aqui para ajudar!

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