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Quando estamos lidando com PLN é preciso transformar o dado textual em algo compreensível às máquinas para que elas possam operar sobre aquele conjunto. Qual destas é uma opção de transformação para este cenário?
Regressão
Vetorização
Classificação
Pivot Table
Redução de Dimensionalidade

Questões para o Sucesso

há 5 horas

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13 pág.

Quiz de Processamento de Linguagem Natural

ESTÁCIO

Respostas

há 5 horas

A opção correta para transformar dados textuais em algo compreensível para máquinas no contexto de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é Vetorização. Explicação rápida: - Vetorização: converte texto em vetores numéricos que as máquinas conseguem processar. - Regressão e Classificação são técnicas de aprendizado de máquina, não de transformação de dados. - Pivot Table é uma ferramenta de análise de dados, não relacionada à transformação textual. - Redução de Dimensionalidade é uma técnica para simplificar dados, mas não a transformação inicial do texto. Portanto, a resposta correta é Vetorização.

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Ao inspecionarmos as classes gramaticais de um conjunto de palavras, estamos passando para nosso algoritmo a noção de estrutura, de regras e composição linguística. Tal técnica pertence à área de análise sintática, permitindo a extração de _________.
POS-Tags
Tokens
Segmentos
Lemas
SOP-Tags

Um conjunto de treinamento de PLN é relativamente incomum quando olhamos para a gama de projetos de IA, uma vez que estamos falando de textos, ou comentários, ou qualquer dado em forma textual. O nome do conjunto de documentos passados ao processo de mineração de texto, se chama __________:
Lema
Token
Símbolo
Corpus
Radical

Quando fazemos processamento da linguagem natural devemos descartar palavras que se repetem muito e que são tidas como auxiliares, adicionando pouca informação ao modelo.
A esse conjunto de palavras damos o nome de _________.
Clearwords
Sentenças
Tokens
Stopwords
Verbos

Spam são conteúdos enviados pelo remetente sem o consentimento do destinatário. Dentre as opções abaixo, qual o melhor algoritmo de detecção de e-mails de spams?
GNB
KMeans
DBScan
Regressor de Vetores de Suporte
PCA

Quando estamos falando de análise de sentimentos queremos mapear o sentimento que uma mensagem passa, de positividade, neutralidade ou negatividade. Normalmente fazemos isso pela agregação de polaridades de palavras. Este tipo de tarefa pertence a que família de problemas de aprendizado de máquina supervisionado?
Regressão
Classificação
Agregação
Mineração de Regras de Associação
Mineração de Processos

Quando nós temos um conjunto de textos aos quais queremos associar rótulos baseados em outros textos já rotulados em categorias específicas, temos um problema de aprendizado de máquina chamado de:
Agrupamento
Semi-Supervisionado
Regressão
Classificação
Rotação

Quando nos referimos à classificação de textos, pensamos no NLTK para fazer a parte de NLP, mas, que biblioteca podemos usar para facilitar nossa tarefa de classificação de textos?
NUMPY
POLARS
PANDAS
SKLEARN
DATETIME

Dado que estamos falando de linguagem, estamos falando também de cultura, de expressões idiomáticas e regionalismos. Sendo assim, cada modelo de NLP terá cobertura de acerto para a linguagem dos conjuntos sobre os quais aprendeu. Nesse caso, o que devemos variar ou unir (por concatenação de conjunto de dados)?
Sentenças
Tokens
Corpus
Vocabulário
Dicionário

Quando nos referimos à tarefa de juntar documentos semelhantes em subconjuntos de forma automática, baseado em similaridades em suas palavras, escrita ou tema, estamos nos referindo à clusterização ou agrupamento. Qual destes algoritmos poderia nos ajudar na determinação do cálculo da relevância de uma palavra em uma série ou corpus para um texto?
TF-IDF
KNN
K-Means
Gaussian Naive Bayes
LSTM

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Ao inspecionarmos as classes gramaticais de um conjunto de palavras, estamos passando para nosso algoritmo a noção de estrutura, de regras e composição linguística. Tal técnica pertence à área de análise sintática, permitindo a extração de _________.POS-TagsTokensSegmentosLemasSOP-Tags

Quando fazemos processamento da linguagem natural devemos descartar palavras que se repetem muito e que são tidas como auxiliares, adicionando pouca informação ao modelo.A esse conjunto de palavras damos o nome de _________.ClearwordsSentençasTokensStopwordsVerbos

Spam são conteúdos enviados pelo remetente sem o consentimento do destinatário. Dentre as opções abaixo, qual o melhor algoritmo de detecção de e-mails de spams?GNBKMeansDBScanRegressor de Vetores de SuportePCA

Quando nós temos um conjunto de textos aos quais queremos associar rótulos baseados em outros textos já rotulados em categorias específicas, temos um problema de aprendizado de máquina chamado de:AgrupamentoSemi-SupervisionadoRegressãoClassificaçãoRotação

Quando nos referimos à classificação de textos, pensamos no NLTK para fazer a parte de NLP, mas, que biblioteca podemos usar para facilitar nossa tarefa de classificação de textos?NUMPYPOLARSPANDASSKLEARNDATETIME

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Tokens
Stopwords
Verbos

Spam são conteúdos enviados pelo remetente sem o consentimento do destinatário. Dentre as opções abaixo, qual o melhor algoritmo de detecção de e-mails de spams?
GNB
KMeans
DBScan
Regressor de Vetores de Suporte
PCA

Quando nós temos um conjunto de textos aos quais queremos associar rótulos baseados em outros textos já rotulados em categorias específicas, temos um problema de aprendizado de máquina chamado de:
Agrupamento
Semi-Supervisionado
Regressão
Classificação
Rotação

Quando nos referimos à classificação de textos, pensamos no NLTK para fazer a parte de NLP, mas, que biblioteca podemos usar para facilitar nossa tarefa de classificação de textos?
NUMPY
POLARS
PANDAS
SKLEARN
DATETIME