Grátis: Considere o seguinte trecho de código: import re from nltk.tokenize import word_tokenize c_codigo = ''' #include int main() { int ... – Questões Respondidas

Inteligência Artificial

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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*\{[^}]*\}

Estudando com Questões

há 4 horas

Estudando com Questões

há 4 horas

Exercícios de PLN e Gramáticas

ESTÁCIO EAD

Respostas

Ed

há 4 horas

Vamos analisar o problema passo a passo. Queremos extrair do código C o trecho do comando for completo, incluindo os parênteses e o bloco entre chaves. O padrão regex deve capturar: - A palavra "for" - Espaços opcionais (\s*) - O conteúdo entre parênteses: \( [^)]+ \) - Espaços opcionais (\s*) - O bloco entre chaves: \{ [^}]* \} Agora, vamos analisar as opções dadas: 1) for\([^)]+\)\s*\{[^}]*\} 2) for\s*\s*\{[^}]*\} 3) for\s*\([^)]+\)\{[^}]*\} 4) for\([^)]+\)\{[^}]*\} 5) for\s*\([^)]+\)\s*\{[^}]*\} A opção 2 está errada porque não captura o conteúdo entre parênteses. A opção 4 não considera espaços opcionais entre os parênteses e as chaves. A opção 3 não considera espaços opcionais entre os parênteses e as chaves. A opção 1 e 5 são muito parecidas, mas a opção 5 inclui \s* antes dos parênteses, o que é correto para capturar possíveis espaços entre "for" e "(". Portanto, a melhor opção é a 5: for\s*\([^)]+\)\s*\{[^}]*\} Resposta correta: for\s*\([^)]+\)\s*\{[^}]*\}

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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 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.