Title: Análise de Dados / Processamento de Linguagem Natural
Tags: Inteligência_Artificial Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - PLN (NLP) permite que computadores entendam e gerem linguagem humana para interação natural, aprendizado a partir de textos e estudo científico da linguagem.
- As abordagens evoluíram de métodos simbólicos (regras feitas à mão) → modelos estatísticos (corpora + probabilidade) → métodos neurais e deep learning (redes neurais, transformers).
- Principais aplicações incluem: reconhecimento de fala, síntese de voz, tradução automática, extração/recuperação de informação, classificação de spam, correção gramatical, sumarização, análise de sentimento, NER e chatbots.
- Chatbots podem ser baseados em recuperação (selecionam respostas prontas) ou generativos (criam respostas novas com modelos neurais).
- Sumarização pode ser por extração (retira trechos do texto), por abstração (reescreve com novas frases) ou assistida (humano + máquina).
- Pré-processamento envolve tokenização, remoção de stopwords, segmentação de sentenças, normalização (case folding, lematização, stemização), POS-tagging e outras limpezas (pontuação, números, HTML, etc.).
- Representações de texto para modelos estatísticos: Bag of Words, TF‑IDF e n‑grams; para redes neurais: one‑hot encoding e word embeddings densos (Word2Vec, GloVe), que capturam similaridade semântica.
- Técnicas de modelagem de tópicos e semântica: LSA (SVD), PLSA, LDA (modelo generativo de tópicos) e NMF (fatoração não negativa).
- Modelos de linguagem atribuem probabilidades a sequências de palavras (n‑gram, transformers) e são base de tarefas como previsão de texto, tradução, correção e geração de texto.
- Transformers usam mecanismos de atenção (multi-head) para capturar dependências de longo alcance sem recorrência e são a base dos LLMs (GPT, BERT, T5, LLaMA, BLOOM).
- Engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, tree-of-thought, self-consistency, generated knowledge) melhora a qualidade das respostas de LLMs.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina LLMs com recuperação de documentos externos para reduzir alucinações e usar conhecimento atualizado/específico.
- Similaridade textual pode ser medida com Índice de Jaccard, Coeficiente de Dice e Similaridade de Cosseno (especialmente sobre embeddings) para comparar textos ou termos.
link: https://documentacao.online/estudos/vmua.html
title: Processamento de Linguagem Natural

front: CEBRASPE/CNPq/2024) No que se refere a processamento de linguagem natural (PNL) e a deep learning, julgue o item subsecutivo. PNL é um campo da ciência da computação que trata da interação entre computadores e linguagens humanas e tem por objetivo proporcionar aos computadores a capacidade de compreender e reproduzir a linguagem humana.
response: Certo
comment: De fato, Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo da ciência da computação (e da inteligência artificial) que se concentra na interação entre computadores e linguagens humanas. O objetivo principal do PLN é permitir que os computadores entendam, interpretem e, em alguns casos, gerem linguagem humana de modo natural para os seres humanos.
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back: Certo - De fato, Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo da ciência da computação (e da inteligência artificial) que se concentra na interação entre computadores e linguagens humanas. O objetivo principal do PLN é permitir que os computadores entendam, interpretem e, em alguns casos, gerem linguagem humana de modo natural para os seres humanos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AF (SEFAZ CE)/SEFAZ CE/Tecnologia da Informação da Receita Estadual/2021) Um dos desafios do processamento de linguagem natural (PLN) é a polissemia, ou seja, a característica de palavras e frases poderem ter mais de um significado.
response: Certo
comment: A polissemia é o fenômeno linguístico em que uma palavra ou expressão possui mais de um significado. Esse fenômeno é muito comum em línguas naturais, pois muitas palavras são usadas de maneiras diferentes em contextos variados. Isso cria ambiguidade, já que uma mesma palavra pode ser interpretada de diferentes maneiras dependendo do seu uso. Por exemplo, a palavra "banco" pode significar um assento, uma instituição financeira ou até mesmo a borda de um rio.
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back: Certo - A polissemia é o fenômeno linguístico em que uma palavra ou expressão possui mais de um significado. Esse fenômeno é muito comum em línguas naturais, pois muitas palavras são usadas de maneiras diferentes em contextos variados. Isso cria ambiguidade, já que uma mesma palavra pode ser interpretada de diferentes maneiras dependendo do seu uso. Por exemplo, a palavra "banco" pode significar um assento, uma instituição financeira ou até mesmo a borda de um rio.

front: (FGV/Auditor de Controle Externo (TCE-GO)/Tecnologia da Informação/2024) O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área de estudo dedicada à pesquisa e desenvolvimento de métodos e sistemas que visam compreender e processar a linguagem humana por meio de computadores. São paradigmas de PLN:
a) Neural e Simbólico.
b) Neural e Regressivo.
c) Estatístico e Sentimental.
d) Neural e Sentimental.
e) Simbólico e Sentimental.
response: Alternativa A
comment: No paradigma simbólico utilizamos regras explícitas definidas por especialistas, que modelam a linguagem natural com base em estruturas gramaticais, sintáticas e semânticas. Assim, para funcionar tais sistemas dependiam que linguistas criassem manualmente diversos tipos de estruturas, como gramáticas formais, árvores de análise sintática, ontologias e outras. Já no paradigma estatístico utilizamos modelos matemáticos para estimar a probabilidade de eventos linguísticos, como a ocorrência de palavras ou frases em certos contextos. Aqui, ao invés de precisarmos de especialistas humanos para inserir conhecimento no sistema, passamos a treinar nossos modelos para extração de padrões a partir de representações matemáticas das palavras de grandes corpus de texto. Finalmente, no paradigma Neural utilizamos redes neurais artificiais, especialmente redes neurais profundas (Deep Learning), para processar a linguagem natural. Nessa abordagem, em vez de representar palavras como símbolos únicos, utilizamos um tipo de representação específica (chamados de embeddings, isto é, "vetores densos") para capturar diretamente relações semânticas entre palavras.
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back: Alternativa A - No paradigma simbólico utilizamos regras explícitas definidas por especialistas, que modelam a linguagem natural com base em estruturas gramaticais, sintáticas e semânticas. Assim, para funcionar tais sistemas dependiam que linguistas criassem manualmente diversos tipos de estruturas, como gramáticas formais, árvores de análise sintática, ontologias e outras. Já no paradigma estatístico utilizamos modelos matemáticos para estimar a probabilidade de eventos linguísticos, como a ocorrência de palavras ou frases em certos contextos. Aqui, ao invés de precisarmos de especialistas humanos para inserir conhecimento no sistema, passamos a treinar nossos modelos para extração de padrões a partir de representações matemáticas das palavras de grandes corpus de texto. Finalmente, no paradigma Neural utilizamos redes neurais artificiais, especialmente redes neurais profundas (Deep Learning), para processar a linguagem natural. Nessa abordagem, em vez de representar palavras como símbolos únicos, utilizamos um tipo de representação específica (chamados de embeddings, isto é, "vetores densos") para capturar diretamente relações semânticas entre palavras.

front: (FGV/Tec (DPE RS)/DPE RS/Apoio Especializado/Suporte de TI/2023) Nos últimos anos, a tecnologia tem se desenvolvido rapidamente e com ela novas formas de trabalho e interação entre humanos e máquinas. O programa de computador projetado para simular uma conversa humana com usuários por meio de interfaces de bate-papo, como mensagens de texto, voz ou vídeo, é o:
a) BGP;
b) OSPF;
c) webinar;
d) NLP;
e) chatbot.
response: Alternativa E
comment: Nessa questão o examinador faz uma "sopa de letrinhas" pra tentar enganar o aluno, porém com alternativas que não fazem muito sentido. a) Errada. BGP (Border Gateway Protocol) é um protocolo usado em redes de computadores para determinar o melhor caminho para o tráfego de dados. b) Errada. OSPF (Open Shortest Path First) é um protocolo utilizado para encontrar o caminho mais curto para o tráfego dentro de uma rede baseada no protocolo IP (Internet Protocol). c) Errada. Webinar (seminário na web) é uma ferramenta de comunicação usada para apresentações em formato de vídeo. d) Errada. O NLP (Processamento de Linguagem Natural) é um campo da inteligência artificial que se concentra em permitir que computadores compreendam, processem e gerem linguagem humana. Vejam que o NLP em si não é um programa específico de interação. e) Correta. Um chatbot se trata de uma aplicação projetada para simular conversas humanas com usuários por meio de texto, voz ou vídeo.
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back: Alternativa E - Nessa questão o examinador faz uma "sopa de letrinhas" pra tentar enganar o aluno, porém com alternativas que não fazem muito sentido. a) Errada. BGP (Border Gateway Protocol) é um protocolo usado em redes de computadores para determinar o melhor caminho para o tráfego de dados. b) Errada. OSPF (Open Shortest Path First) é um protocolo utilizado para encontrar o caminho mais curto para o tráfego dentro de uma rede baseada no protocolo IP (Internet Protocol). c) Errada. Webinar (seminário na web) é uma ferramenta de comunicação usada para apresentações em formato de vídeo. d) Errada. O NLP (Processamento de Linguagem Natural) é um campo da inteligência artificial que se concentra em permitir que computadores compreendam, processem e gerem linguagem humana. Vejam que o NLP em si não é um programa específico de interação. e) Correta. Um chatbot se trata de uma aplicação projetada para simular conversas humanas com usuários por meio de texto, voz ou vídeo.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ CNJ/CNJ/Apoio Especializado/Análise de Sistemas/2024) A geração de linguagem natural é uma tecnologia capaz de criar texto similar ao texto escrito por seres humanos.
response: Certo
comment: A geração de linguagem natural visa a criação de texto em linguagem humana, muitas vezes indistinguível de texto produzido por pessoas.
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back: Certo - A geração de linguagem natural visa a criação de texto em linguagem humana, muitas vezes indistinguível de texto produzido por pessoas.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERSTT (ANTT)/ANTT/"Sem Área"/2024) Para permitir que computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto, ou de voz, entendendo seu significado integral, o processamento de linguagem natural combina linguística computacional, modelagem com base em regras da linguagem humana, com modelos estatísticos, de machine learning e de deep learning.
response: Certo
comment: A questão faz uma afirmativa meio genérica, sem cometer erros técnicos, por isso deve ser considerada correta. Bom, o processamento de linguagem natural (PLN) é uma área interdisciplinar que une linguística, ciência da computação e inteligência artificial com o objetivo de capacitar máquinas a compreenderem, interpretarem, e gerarem linguagem humana. Para alcançar esse objetivo, o PLN utiliza técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) com modelos estatísticos, e aprendizado profundo (deep learning) e também formas de análise linguística.
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back: Certo - A questão faz uma afirmativa meio genérica, sem cometer erros técnicos, por isso deve ser considerada correta. Bom, o processamento de linguagem natural (PLN) é uma área interdisciplinar que une linguística, ciência da computação e inteligência artificial com o objetivo de capacitar máquinas a compreenderem, interpretarem, e gerarem linguagem humana. Para alcançar esse objetivo, o PLN utiliza técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) com modelos estatísticos, e aprendizado profundo (deep learning) e também formas de análise linguística.

front: (VUNESP/TTI (TJ RS)/TJ RS/Programador/2023) Sobre aprendizado de máquina e uso de assistentes virtuais, comumente chamados de chatbots, assinale a alternativa correta.
a) Chatbots baseados em regras são os mais avançados em termos de tecnologia na área.
b) Chatbots baseados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) ainda não possuem uma técnica para solução de ambiguidades.
c) Chatbots baseados em recuperação textual usam algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de aprendizado profundo.
d) Não é possível fazer uso de chatbot em infraestrutura de computação em nuvem.
e) Chatbots que usam o modelo generativo são mais difíceis de serem construídos e treinados.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. Chatbots baseados em regras são mais simples e funcionam com lógica pré-definida, ou seja, eles respondem de acordo com comandos ou palavras-chave. Não são os mais avançados, pois não conseguem lidar com situações complexas ou inesperadas. Já os chatbots mais avançados utilizam técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e modelos de aprendizado profundo. b) Errada. Chatbots baseados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) possuem sim técnicas para lidar com ambiguidades. Por exemplo, modelos avançados como o GPT e BERT utilizam mecanismos para entender o contexto de uma conversa e resolver ambiguidades na linguagem. c) Errada. Chatbots baseados em recuperação textual não usam técnicas de aprendizado de máquina nem aprendizado profundo. Eles apenas recuperam respostas pré-definidas de uma base de dados, sem "aprender" ou melhorar com o tempo. Eles são ótimos para fornecer respostas consistentes, mas não são tão flexíveis quanto os baseados em PLN. d) Errada. Na verdade, é possível usar chatbots em infraestrutura de computação em nuvem. Plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure são amplamente usadas para hospedar chatbots, pois oferecem a escalabilidade e a flexibilidade necessárias para esses sistemas. e) Correta. Chatbots baseados em modelos generativos, como os que usam transformers (ex: GPT), são mais difíceis de serem construídos e treinados. Isso ocorre porque eles requerem grandes volumes de dados e muita potência computacional para aprender a gerar respostas de forma natural e contextualizada.
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back: Alternativa E - a) Errada. Chatbots baseados em regras são mais simples e funcionam com lógica pré-definida, ou seja, eles respondem de acordo com comandos ou palavras-chave. Não são os mais avançados, pois não conseguem lidar com situações complexas ou inesperadas. Já os chatbots mais avançados utilizam técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e modelos de aprendizado profundo. b) Errada. Chatbots baseados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) possuem sim técnicas para lidar com ambiguidades. Por exemplo, modelos avançados como o GPT e BERT utilizam mecanismos para entender o contexto de uma conversa e resolver ambiguidades na linguagem. c) Errada. Chatbots baseados em recuperação textual não usam técnicas de aprendizado de máquina nem aprendizado profundo. Eles apenas recuperam respostas pré-definidas de uma base de dados, sem "aprender" ou melhorar com o tempo. Eles são ótimos para fornecer respostas consistentes, mas não são tão flexíveis quanto os baseados em PLN. d) Errada. Na verdade, é possível usar chatbots em infraestrutura de computação em nuvem. Plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure são amplamente usadas para hospedar chatbots, pois oferecem a escalabilidade e a flexibilidade necessárias para esses sistemas. e) Correta. Chatbots baseados em modelos generativos, como os que usam transformers (ex: GPT), são mais difíceis de serem construídos e treinados. Isso ocorre porque eles requerem grandes volumes de dados e muita potência computacional para aprender a gerar respostas de forma natural e contextualizada.

front: (FGV/AFRFB/SRFB/Geral/2023) Em relação ao processamento de linguagem natural (PLN), analise as afirmativas a seguir.
I. O PLN envolve a compreensão e a geração de linguagem natural humana.
II. A tarefa principal do PLN é traduzir textos de uma língua para outra.
III. O PLN não é utilizado para tarefas de processamento de voz.
IV. O PLN é aplicado em sistemas de recuperação de informações e assistentes virtuais.
Estão corretas as afirmativas
a) I e IV, apenas.
b) II e III, apenas.
c) I e III, apenas.
d) I, II e III.
e) I, II e IV.
response: Alternativa A
comment: Correta. O PLN (Processamento de Linguagem Natural) é uma área da inteligência artificial que se concentra em permitir que máquinas compreendam e gerem linguagem natural humana de maneira eficaz. II. Incorreta. A tradução automática (como realizada por ferramentas como Google Tradutor) é uma das tarefas mais importantes do PLN, mas não é sua tarefa principal. Saibam que o PLN engloba uma ampla gama de outras tarefas igualmente importantes, incluindo análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas, resumo de texto etc. III. Incorreta. O PLN atua em tarefas de processamento de voz, especialmente na etapa de interpretação do conteúdo de texto resultante de sistemas de reconhecimento de fala. IV. Correta. Ferramentas de busca e sistemas de recomendação utilizam PLN para interpretar consultas em linguagem natural e identificar os resultados mais relevantes. Por exemplo, um mecanismo de busca pode usar PLN para entender uma pergunta complexa e oferecer respostas precisas. Além disso, assistentes Virtuais como Alexa, Google Assistente e Siri dependem do PLN para interpretar comandos de voz ou texto e responder de maneira adequada.
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back: Alternativa A - Correta. O PLN (Processamento de Linguagem Natural) é uma área da inteligência artificial que se concentra em permitir que máquinas compreendam e gerem linguagem natural humana de maneira eficaz. II. Incorreta. A tradução automática (como realizada por ferramentas como Google Tradutor) é uma das tarefas mais importantes do PLN, mas não é sua tarefa principal. Saibam que o PLN engloba uma ampla gama de outras tarefas igualmente importantes, incluindo análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas, resumo de texto etc. III. Incorreta. O PLN atua em tarefas de processamento de voz, especialmente na etapa de interpretação do conteúdo de texto resultante de sistemas de reconhecimento de fala. IV. Correta. Ferramentas de busca e sistemas de recomendação utilizam PLN para interpretar consultas em linguagem natural e identificar os resultados mais relevantes. Por exemplo, um mecanismo de busca pode usar PLN para entender uma pergunta complexa e oferecer respostas precisas. Além disso, assistentes Virtuais como Alexa, Google Assistente e Siri dependem do PLN para interpretar comandos de voz ou texto e responder de maneira adequada.

front: (FGV/Ana (MPE SC)/MPE SC/Dados e Pesquisas/2022) A atividade de classificação de documentos envolve um grande número de tarefas de processamento de linguagem natural, o que pode levar a dúvidas quanto a sua aplicação. A alternativa que contém apenas tarefas que sejam exemplos de classificação de documentos é:
a) análise de sentimento, tokenização;
b) POS-tagging, reconhecimento de entidades nomeadas;
c) filtragem de SPAM, análise de sentimento;
d) análise sintática, POS-tagging;
e) filtragem de stopwords, reconhecimento de linguagem.
response: Alternativa C
comment: a) Errada. A análise de sentimento é um exemplo de classificação de documentos, pois classifica um texto com base em sentimentos (positivo, negativo, neutro). No entanto, tokenização não é uma tarefa de classificação, visto ser uma etapa de pré-processamento que divide o texto em palavras ou sentenças para facilitar análises posteriores. b) Errada. POS-tagging (Part-of-Speech Tagging) é uma tarefa que atribui classes gramaticais (como substantivo ou verbo) às palavras de um texto, mas não é uma tarefa de classificação de documentos. O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) identifica entidades específicas no texto, como nomes, lugares ou organizações, mas também não se enquadra como classificação de documentos. c) Correta. A filtragem de SPAM é uma tarefa clássica de classificação de documentos, em que e-mails ou mensagens são classificados como "SPAM" ou "não SPAM". Da mesma forma, a análise de sentimento avalia o texto e o classifica com base em sentimentos (como positivo, negativo ou neutro). d) Errada. A análise sintática trata da estrutura gramatical do texto e não envolve a classificação de documentos. Além disso, POS-tagging, já discutido, não é uma tarefa de classificação, mas sim de atribuição de categorias gramaticais a palavras. e) Errada. Filtragem de stopwords é uma etapa de pré-processamento que remove palavras irrelevantes, como artigos e preposições, e não é uma tarefa de classificação. Reconhecimento de linguagem, embora identifique o idioma de um texto, também não é considerado uma tarefa típica de classificação de documentos.
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back: Alternativa C - a) Errada. A análise de sentimento é um exemplo de classificação de documentos, pois classifica um texto com base em sentimentos (positivo, negativo, neutro). No entanto, tokenização não é uma tarefa de classificação, visto ser uma etapa de pré-processamento que divide o texto em palavras ou sentenças para facilitar análises posteriores. b) Errada. POS-tagging (Part-of-Speech Tagging) é uma tarefa que atribui classes gramaticais (como substantivo ou verbo) às palavras de um texto, mas não é uma tarefa de classificação de documentos. O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) identifica entidades específicas no texto, como nomes, lugares ou organizações, mas também não se enquadra como classificação de documentos. c) Correta. A filtragem de SPAM é uma tarefa clássica de classificação de documentos, em que e-mails ou mensagens são classificados como "SPAM" ou "não SPAM". Da mesma forma, a análise de sentimento avalia o texto e o classifica com base em sentimentos (como positivo, negativo ou neutro). d) Errada. A análise sintática trata da estrutura gramatical do texto e não envolve a classificação de documentos. Além disso, POS-tagging, já discutido, não é uma tarefa de classificação, mas sim de atribuição de categorias gramaticais a palavras. e) Errada. Filtragem de stopwords é uma etapa de pré-processamento que remove palavras irrelevantes, como artigos e preposições, e não é uma tarefa de classificação. Reconhecimento de linguagem, embora identifique o idioma de um texto, também não é considerado uma tarefa típica de classificação de documentos.

front: (FGV/AJ (TJDFT)/TJDFT/Apoio Especializado/Análise de Dados/2022) Considere o parágrafo a seguir.
"Os beija-flores são aves de pequeno porte, que medem em média de 6 a 12 centímetros de comprimento e pesam de 2 a 6 gramas. Maioria dos bicos são normalmente longos, mas o formato preciso varia bastante com a espécie e está adaptado ao formato da flor que constitui a base da alimentação de cada tipo de beija-flor."
E seu sumário, obtido através de um modelo de sumarização automática:
"Os beija-flores são aves de pequeno porte, com os bicos normalmente longos cujo formato varia com a espécie, dependendo do formato da flor que constitui a base da alimentação de cada tipo de beija-flor."
Com relação à técnica utilizada para essa sumarização, a alternativa que apresenta, respectivamente, o tipo de sumarização realizada e a evidência que nos permite classificá-la é:
a) abstrativa, pois os detalhes exatos, como medidas, foram omitidos no sumário;
b) extrativa, pois os substantivos principais foram preservados;
c) abstrativa, pois o sumário contém palavras que não aparecem no parágrafo original;
d) extrativa, pois os detalhes exatos, como medidas, foram omitidos no sumário;
e) extrativa, pois o sumário contém palavras que não aparecem no parágrafo original.
response: Alternativa C
comment: Por o sumário apresentar uma reformulação do texto original usando informações que não estavam literalmente no texto fonte, como "cujos formatos variam com a espécie", o classificamos como sumarização abstrativa. Vale saber que a técnica extrativa copia partes do texto original sem reescrevê-las, o que não ocorre aqui, já que o sumário reformula as ideias do texto original.
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back: Alternativa C - Por o sumário apresentar uma reformulação do texto original usando informações que não estavam literalmente no texto fonte, como "cujos formatos variam com a espécie", o classificamos como sumarização abstrativa. Vale saber que a técnica extrativa copia partes do texto original sem reescrevê-las, o que não ocorre aqui, já que o sumário reformula as ideias do texto original.

front: (Instituto Verbena/Ass (CM Anápolis)/CM Anápolis/Administrativo/Técnico de Informática/2024) O processamento natural de linguagem (NLP) é uma técnica que permite o desenvolvimento de chatboots. Qual é o elemento que deve ser utilizado para realizar a compreensão completa e sem ambiguidade em um prompt textual?
a) Análise semântica.
b) Processamento de voz.
c) Tokenização.
d) Reconhecimento de imagem.
response: Alternativa A
comment: Na análise semântica buscamos compreender o significado do texto, indo além das palavras individuais para interpretar o contexto das palavras. Isso inclui a detecção de ambiguidades e a interpretação com base no significado pretendido. Dessa forma, é na análise semântica que o modelo captura as nuances e intenções por trás de um prompt textual.
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back: Alternativa A - Na análise semântica buscamos compreender o significado do texto, indo além das palavras individuais para interpretar o contexto das palavras. Isso inclui a detecção de ambiguidades e a interpretação com base no significado pretendido. Dessa forma, é na análise semântica que o modelo captura as nuances e intenções por trás de um prompt textual.

front: (Instituto AOCP/Esp (MGI)/MGI/Ciência de Dados/2024) Com o objetivo de melhorar a experiência do usuário durante a utilização do chatbots do site do Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos, o cientista de dados decidiu utilizar a tecnologia do Processamento de Linguagem Natural (PLN). Quais abordagens ele utilizou para alcançar essa melhoria?
a) Léxica e morfológica.
b) Discurso e pragmática.
c) Léxica e semântica.
d) Semântica e pragmática.
e) Pragmática e fonológica.
response: Alternativa D
comment: a) Errada. A análise léxica e morfológica trata da estrutura das palavras e suas variações (radicais, sufixos, prefixos), que não está diretamente ligado à melhoria da experiência do usuário no uso de chatbots, que depende mais da compreensão do significado e do contexto. b) Errada. A análise do discurso envolve contexto em múltiplas frases, algo menos comum em interações rápidas de chatbot. c) Errada. A análise léxica foca nas palavras, sendo que queremos melhorar a experiência do usuário, que envolve entender o contexto e a intenção por trás da fala. d) Correta. A semântica ajuda o chatbot a entender o significado literal das palavras e frases, enquanto a pragmática permite compreender a intenção do usuário. Essas duas abordagens são essenciais para aumentar o entendimento do chatbot pelo contexto e tornar a interação mais natural e útil. e) Errada. A fonologia trata dos sons da fala, o que é mais relevante em reconhecimento de voz. Em chatbots baseados em texto, ela não tem aplicação direta.
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back: Alternativa D - a) Errada. A análise léxica e morfológica trata da estrutura das palavras e suas variações (radicais, sufixos, prefixos), que não está diretamente ligado à melhoria da experiência do usuário no uso de chatbots, que depende mais da compreensão do significado e do contexto. b) Errada. A análise do discurso envolve contexto em múltiplas frases, algo menos comum em interações rápidas de chatbot. c) Errada. A análise léxica foca nas palavras, sendo que queremos melhorar a experiência do usuário, que envolve entender o contexto e a intenção por trás da fala. d) Correta. A semântica ajuda o chatbot a entender o significado literal das palavras e frases, enquanto a pragmática permite compreender a intenção do usuário. Essas duas abordagens são essenciais para aumentar o entendimento do chatbot pelo contexto e tornar a interação mais natural e útil. e) Errada. A fonologia trata dos sons da fala, o que é mais relevante em reconhecimento de voz. Em chatbots baseados em texto, ela não tem aplicação direta.

front: (FEPESE/Ana Sis (CELESC)/CELESC/Negócios/2022) O processamento de linguagem natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que trabalha com a machine learning e a linguística, estudando os problemas da geração e a compreensão automática nos dispositivos tecnológicos de línguas humanas naturais. Assinale a alternativa correta em relação ao assunto.
a) A análise sintática se ocupa com o significado da frase extraída da estrutura sintática.
b) Lematização é o processo que reduz uma palavra ao seu radical e stemização ao seu grupo gramátical.
c) A sintaxe define a estrutura de uma frase, com base na forma como as palavras se relacionam nessa frase.
d) A pesquisa em PLN está voltada essencialmente a três aspectos da comunicação em língua natural: som, semântica e pragmática.
e) A tokenização é o último estágio do pré-processamento de um texto. Nele, o texto representado por uma sequência de frases é agrupado em um primeiro nível segundo fronteiras delimitadas por caracteres primitivos como ponto e ponto e vírgula.
response: Alternativa C
comment: a) Errada. A análise sintática lida com a estrutura gramatical de uma frase, ou seja, como as palavras se organizam em uma estrutura hierárquica e se relacionam entre si, mas não com o significado (que é atribuição da semântica). b) Errada. A definição está invertida. Lematização reduz uma palavra à sua forma base (ou lema), considerando seu contexto gramatical. Já a stemização (ou stemming) reduz as palavras ao seu radical sem considerar o contexto. c) Correta. Esta é a definição precisa da sintaxe no contexto do PLN. Trata-se da organização estrutural das palavras em uma frase, avaliando suas relações. d) Errada. A alternativa peca ao esquecer de aspectos como análise léxica, sintática e integração ao discurso. e) Errada. A tokenização não é o último estágio, mas sim uma das primeiras etapas do pré-processamento. Ela divide o texto em unidades menores, como palavras ou sentenças, considerando caracteres delimitadores..
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back: Alternativa C - a) Errada. A análise sintática lida com a estrutura gramatical de uma frase, ou seja, como as palavras se organizam em uma estrutura hierárquica e se relacionam entre si, mas não com o significado (que é atribuição da semântica). b) Errada. A definição está invertida. Lematização reduz uma palavra à sua forma base (ou lema), considerando seu contexto gramatical. Já a stemização (ou stemming) reduz as palavras ao seu radical sem considerar o contexto. c) Correta. Esta é a definição precisa da sintaxe no contexto do PLN. Trata-se da organização estrutural das palavras em uma frase, avaliando suas relações. d) Errada. A alternativa peca ao esquecer de aspectos como análise léxica, sintática e integração ao discurso. e) Errada. A tokenização não é o último estágio, mas sim uma das primeiras etapas do pré-processamento. Ela divide o texto em unidades menores, como palavras ou sentenças, considerando caracteres delimitadores..

front: (FCC/AJ TRF4/TRF 4/Apoio Especializado/Sistemas de Tecnologia da Informação/2019) Um Analista necessita desenvolver uma aplicação chatbot que simula um ser humano na conversação com as pessoas. Para isso o Analista deve usar pesquisa em Processamento de Linguagem Natural – PLN que envolve três aspectos da comunicação, quais sejam,
a) Som, ligado à fonologia, Estrutura que consiste em análises morfológica e sintática e Significado que consiste em análises semântica e pragmática.
b) Áudio, ligado à fonologia, Estrutura que consiste em análises de línguas estrangeiras e Significado que consiste em análises semântica e pragmática.
c) Conversação, ligado à tecnologia de chatbot, Semântica que consiste em análises de línguas estrangeiras e Arquitetura Spelling que realiza as análises sintática e pragmática.
d) Business Intelligence, ligado à tecnologia OLAP, Mining que consiste em análises de línguas em geral e Spelling que realiza as funções de chatbot.
e) Áudio, ligado à fonologia, Estrutura que consiste em análises semântica e pragmática e Significado que consiste em análise das línguas em geral.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Som está relacionado à fonologia, que estuda os sons da linguagem. "Estrutura" está corretamente relacionada à análise morfológica, que trata da formação de palavras, e sintática, que lida com a organização e estrutura de frases. Da mesma forma, "Significado" também está bem relacionada às análises semântica, focada no significado literal das palavras e frases, e pragmática, que considera o contexto de uso. b) Errada. A fonologia é o ramo da linguística que estuda o sistema sonoro de um idioma (phonos = voz/som). Ou seja, o seu objeto de estudo é o "Som" e não "Áudio" (que está mais relacionado a "ouvir"). A parte de estrutura também está imprecisa e vaga. c) Errada. Conversação e chatbot representam aplicações, mas não aspectos técnicos PLN. Além disso, "Arquitetura Spelling" é um termo inventado, e a semântica não está bem explicada pelo termo genérico "análise de línguas estrangeiras". d) Errada. Business Intelligence e OLAP não têm relação com o PLN ou com a construção de chatbots. Além disso, os termos "Mining" e "Spelling" estão fora de contexto e não refletem aspectos técnicos adequados ao desenvolvimento de aplicações linguísticas. e) Errada. O uso do termo "Áudio" é inadequado no contexto técnico do PLN, e a definição de "Estrutura" não deve incluir as análises semântica e pragmática, que pertencem ao âmbito do "Significado". Além disso, a descrição do "Significado" é vaga ao referir-se genericamente à análise de línguas.
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back: Alternativa A - a) Correta. Som está relacionado à fonologia, que estuda os sons da linguagem. "Estrutura" está corretamente relacionada à análise morfológica, que trata da formação de palavras, e sintática, que lida com a organização e estrutura de frases. Da mesma forma, "Significado" também está bem relacionada às análises semântica, focada no significado literal das palavras e frases, e pragmática, que considera o contexto de uso. b) Errada. A fonologia é o ramo da linguística que estuda o sistema sonoro de um idioma (phonos = voz/som). Ou seja, o seu objeto de estudo é o "Som" e não "Áudio" (que está mais relacionado a "ouvir"). A parte de estrutura também está imprecisa e vaga. c) Errada. Conversação e chatbot representam aplicações, mas não aspectos técnicos PLN. Além disso, "Arquitetura Spelling" é um termo inventado, e a semântica não está bem explicada pelo termo genérico "análise de línguas estrangeiras". d) Errada. Business Intelligence e OLAP não têm relação com o PLN ou com a construção de chatbots. Além disso, os termos "Mining" e "Spelling" estão fora de contexto e não refletem aspectos técnicos adequados ao desenvolvimento de aplicações linguísticas. e) Errada. O uso do termo "Áudio" é inadequado no contexto técnico do PLN, e a definição de "Estrutura" não deve incluir as análises semântica e pragmática, que pertencem ao âmbito do "Significado". Além disso, a descrição do "Significado" é vaga ao referir-se genericamente à análise de línguas.

front: (FGV/AFTRM (Pref Cuiabá)/Pref Cuiabá/Tecnologia da Informação/2024)Para a realização de análises preditivas e de agrupamento típicas de mineração de textos, os dados não estruturados textuais devem ser preparados antes de serem analisados. Este processo consiste em quatro etapas: análise lexical, eliminação de termos irrelevantes, redução da palavra ao seus radical e construção de uma representação vetorial. A etapa de análise lexical consiste na
a) geração de uma lista de termos obtidas do texto original, a partir da eliminação da pontuação e de outros caracteres que são desnecessários no contexto em que o texto será analisado.
b) eliminação de artigos, pronomes, numerais, conjunções, advérbios e palavras de outras classes gramaticais do texto que são irrelevantes no processo de mineração de dados.
c) uniformização dos termos a partir da remoção dos sufixos e prefixos das palavras.
d) atribuição de pesos a cada termo presente no dicionário de termos.
e) associação de cada termo do texto a um radical da biblioteca do corpus ao qual o documento está contido.
response: Alternativa A
comment: Na análise lexical, basicamente fazemos a divisão do texto em unidades, gerando uma lista de termos. a) Correta. A análise lexical é uma das primeiras etapas do processamento de linguagem natural. Ela envolve quebrar o texto em unidades menores (como palavras) úteis, para isso podemos eliminar pontuação, espaços extras e símbolos irrelevantes. b) Errada. Essa etapa é chamada de remoção de stopwords, e tem como objetivo eliminar palavras muito comuns, como "de", "e", "por", que geralmente não trazem valor semântico relevante. c) Errada. A remoção de sufixos e prefixos é parte do stemming ou lemmatização, que são etapas posteriores à análise lexical e tratam da normalização das palavras. d) Errada. A atribuição de pesos a termos acontece em etapas de vetorização e ponderação, como no uso do TF-IDF. e) Errada. A associação de termos a radicais de uma biblioteca se refere mais à lematização, uma técnica que usa conhecimento linguístico e dicionários para trazer as palavras à sua forma base.
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back: Alternativa A - Na análise lexical, basicamente fazemos a divisão do texto em unidades, gerando uma lista de termos. a) Correta. A análise lexical é uma das primeiras etapas do processamento de linguagem natural. Ela envolve quebrar o texto em unidades menores (como palavras) úteis, para isso podemos eliminar pontuação, espaços extras e símbolos irrelevantes. b) Errada. Essa etapa é chamada de remoção de stopwords, e tem como objetivo eliminar palavras muito comuns, como "de", "e", "por", que geralmente não trazem valor semântico relevante. c) Errada. A remoção de sufixos e prefixos é parte do stemming ou lemmatização, que são etapas posteriores à análise lexical e tratam da normalização das palavras. d) Errada. A atribuição de pesos a termos acontece em etapas de vetorização e ponderação, como no uso do TF-IDF. e) Errada. A associação de termos a radicais de uma biblioteca se refere mais à lematização, uma técnica que usa conhecimento linguístico e dicionários para trazer as palavras à sua forma base.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ProTI (ME)/ME/Atividades Técnicas de Complexidade Gerencial, de Tecnologia da Informação e de Engenharia Sênior/Ciência de Dados/2020) O objetivo da etapa de pré-processamento é diminuir a quantidade de dados que serão analisados, por meio da aplicação de filtros e de eliminadores de palavras.
response: Certo
comment: Podemos afirmar que um dos objetivos do pré processamento é eliminarmos elementos irrelevantes, como stopwords (palavras muito comuns que têm baixo valor semântico em alguns contextos), caracteres especiais e pontuações, quando apropriado, diminuindo, assim, a quantidade de dados que serão analisados. Vejam que a alternativa forçou um pouco a barra afirmando que esse era "o objetivo" e não "um dos objetivos", porém, mesmo assim, o examinador considerou a questão correta.
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back: Certo - Podemos afirmar que um dos objetivos do pré processamento é eliminarmos elementos irrelevantes, como stopwords (palavras muito comuns que têm baixo valor semântico em alguns contextos), caracteres especiais e pontuações, quando apropriado, diminuindo, assim, a quantidade de dados que serão analisados. Vejam que a alternativa forçou um pouco a barra afirmando que esse era "o objetivo" e não "um dos objetivos", porém, mesmo assim, o examinador considerou a questão correta.

front: (Com. Org. (IFSP)/Ana TI (IF SP)/IF SP/Ciência de Dados/2022) O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a subárea da Inteligência Artificial responsável por estudar a capacidade e as limitações de uma máquina de entender a linguagem dos seres humanos. Para poder realizar essa modelagem, são necessários pré-processamentos que abstraem e estruturam a língua, deixando apenas aquilo que representa uma informação relevante. Uma das etapas desse processo compreende a normalização. Uma tarefa que pode ser realizada dentro do processo de normalização é denominada de tokenização lexical. Considere a seguinte sentença: A área de Ciência de Dados é muito interessante! Assinale a alternativa correta que representa o resultado da tokenização lexical para essa sentença.
a) [‘A’, ‘área’, ‘de’, ‘Ciência’, ‘de’, ‘Dados’, ‘é’, ‘muito’, ‘interessante’, ‘!’]
b) [‘A’, ‘área’, ‘Ciência’, ‘Dados’, ‘interessante’, ‘!’]
c) [‘A área de Ciência de Dados é muito interessante!’]
d) A ÁREA DE CIÊNCIA DE DADOS É MUITO INTERESSANTE!
response: Alternativa A
comment: Embora o enunciado não informe explicitamente, pelas alternativas podemos concluir que o examinador utilizou uma tokenização a partir de uma regra própria sua: separar por espaços em branco e considerando também a interrogação como um token separado: [‘A’, ‘área’, ‘de’, ‘Ciência’, ‘de’, ‘Dados’, ‘é’, ‘muito’, ‘interessante’, ‘!’] Vejam que a alternativa "b" não pode ser resposta porque algumas palavras somem do dicionário formado pela tokenização. Além disso, nas alternativas "c" e "d" nenhuma tokenização foi realizada.
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back: Alternativa A - Embora o enunciado não informe explicitamente, pelas alternativas podemos concluir que o examinador utilizou uma tokenização a partir de uma regra própria sua: separar por espaços em branco e considerando também a interrogação como um token separado: [‘A’, ‘área’, ‘de’, ‘Ciência’, ‘de’, ‘Dados’, ‘é’, ‘muito’, ‘interessante’, ‘!’] Vejam que a alternativa "b" não pode ser resposta porque algumas palavras somem do dicionário formado pela tokenização. Além disso, nas alternativas "c" e "d" nenhuma tokenização foi realizada.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Ciência de Dados/2022) Stop-words constituem um conjunto de palavras que proporcionam pouca informação para o significado de uma frase.
response: Certo
comment: As stop words são palavras consideradas de baixo valor informativo em textos, pois geralmente não contribuem significativamente para compreensão do seu conteúdo. Geralmente se trata de palavras muito frequentes, como preposições, artigos, pronomes e conjunções.
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back: Certo - As stop words são palavras consideradas de baixo valor informativo em textos, pois geralmente não contribuem significativamente para compreensão do seu conteúdo. Geralmente se trata de palavras muito frequentes, como preposições, artigos, pronomes e conjunções.

front: (FGV/Prof EFM (SEDUC SP)/SEDUC SP/Informação e Comunicação/2023) No contexto do Processamento de Linguagem Natural, assinale a opção que apresenta o principal objetivo da stemização e sua diferença em relação à lematização.
a) O objetivo da stemização consiste em reduzir palavras à sua forma radical, eliminando afixos e sufixos, com a diferença de que a lematização preserva o significado original da palavra.
b) A stemização tem como principal objetivo encurtar palavras, tornando-as mais descritivas, enquanto a lematização as mantém inalteradas, economizando espaço de armazenamento.
c) A stemização busca criar sinônimos para cada palavra, tornando-as mais legíveis para os humanos, ao passo que a lematização identifica as raízes das palavras em um documento.
d) A stemização visa aumentar o tamanho das palavras para enfatizar seu significado, ao contrário da lematização, que reduz o tamanho das palavras para economizar espaço de armazenamento.
e) A stemização simplifica palavras complexas, tornando-as mais fáceis de entender, enquanto a lematização torna o texto mais sofisticado, introduzindo complexidade nas palavras.
response: Alternativa A
comment: A stemização é uma técnica de pré-processamento de texto usada no Processamento de Linguagem Natural (PLN) para reduzir as palavras à sua forma padrão (canônica), removendo afixos, sufixos e prefixos. Já a lematização é uma técnica mais sofisticada que reduz palavras à sua forma léxica (lematizada), garantindo que a palavra resultante seja válida e tenha significado no idioma, de acordo com o contexto em que está inserida.
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back: Alternativa A - A stemização é uma técnica de pré-processamento de texto usada no Processamento de Linguagem Natural (PLN) para reduzir as palavras à sua forma padrão (canônica), removendo afixos, sufixos e prefixos. Já a lematização é uma técnica mais sofisticada que reduz palavras à sua forma léxica (lematizada), garantindo que a palavra resultante seja válida e tenha significado no idioma, de acordo com o contexto em que está inserida.

front: (CESGRANRIO/TPP (IPEA)/IPEA/Ciência de Dados/2024) O método de POS-tagging, ou Part of Speech tagging, é uma tarefa do processamento de linguagem natural em que
a) cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua classe gramatical.
b) cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função sintática na sentença.
c) cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função semântica na sentença.
d) cada sentença do texto recebe um rótulo indicando a quem pertence a fala.
e) cada sentença do texto recebe um rótulo indicando o tipo de ato de fala que representa.
response: Alternativa A
comment: POS-tagging (Part of Speech Tagging) é uma tarefa de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que consiste em a tribuir a cada palavra de um texto um rótulo correspondente à sua classe gramatical (em inglês, isso é chamado de "parte do discurso"). Exemplos de classes gramaticais incluem substantivo, verbo, adjetivo, advérbio, preposição e conjunção.
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back: Alternativa A - POS-tagging (Part of Speech Tagging) é uma tarefa de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que consiste em a tribuir a cada palavra de um texto um rótulo correspondente à sua classe gramatical (em inglês, isso é chamado de "parte do discurso"). Exemplos de classes gramaticais incluem substantivo, verbo, adjetivo, advérbio, preposição e conjunção.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ STJ/STJ/Apoio Especializado/Análise de Sistemas de Informação/2024) Stemming é uma técnica que reduz palavras flexionadas ao seu radical, permitindo que as variações de uma palavra sejam tratadas como um mesmo termo, o que melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
response: Certo
comment: Stemming é uma técnica que simplifica palavras, reduzindo-as ao seu radical. Isso faz com que diferentes formas de uma palavra, como “correr” e “correndo”, sejam tratadas como o mesmo termo “corr”.
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back: Certo - Stemming é uma técnica que simplifica palavras, reduzindo-as ao seu radical. Isso faz com que diferentes formas de uma palavra, como “correr” e “correndo”, sejam tratadas como o mesmo termo “corr”.

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRF6/TRF 6/Apoio Especializado/Governança e Gestão de Tecnologia da Informação/2025) No processamento de linguagem natural, para transformar texto bruto em um formato mais estruturado e padronizado, utilizam-se técnicas como a remoção de pontuação, a normalização dos dados, a tokenização e a eliminação de stop words.
response: Certo
comment: No processamento de linguagem natural (PLN), é comum aplicar algumas etapas de pré-processamento para preparar o texto bruto antes de analisá-lo com algoritmos. Técnicas como remoção de pontuação (tirar vírgulas, pontos, etc.), normalização dos dados (como transformar todas as letras em minúsculas), tokenização (dividir o texto em palavras ou partes menores) e remoção de stop words (excluir palavras muito comuns, como "de", "a", "o", que pouco ajudam na análise) são fundamentais para tornar o texto fácil de interpretar pelas máquinas.
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back: Certo - No processamento de linguagem natural (PLN), é comum aplicar algumas etapas de pré-processamento para preparar o texto bruto antes de analisá-lo com algoritmos. Técnicas como remoção de pontuação (tirar vírgulas, pontos, etc.), normalização dos dados (como transformar todas as letras em minúsculas), tokenização (dividir o texto em palavras ou partes menores) e remoção de stop words (excluir palavras muito comuns, como "de", "a", "o", que pouco ajudam na análise) são fundamentais para tornar o texto fácil de interpretar pelas máquinas.

front: (CESGRANRIO/TPP (IPEA)/IPEA/Ciência de Dados/2024) Uma cientista de dados percebeu que, ao processar alguns documentos, seria melhor remover palavras que aparecem em quase todo texto, as stop-words. Para começar sua lista de stop-words, ela pode escolher listar todos os
a) adjetivos e preposições
b) advérbios e pronomes
c) artigos e preposições
d) artigos e substantivos
e) substantivos e verbos
response: Alternativa C
comment: Artigos (como "o", "a", "um") e preposições (como "de", "em", "por") aparecem em quase todos os textos e geralmente não possuem relevância para a análise semântica em aplicações de PLN, como mineração de texto ou classificação de documentos. Sendo assim, são o exemplo clássico de stop words.
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back: Alternativa C - Artigos (como "o", "a", "um") e preposições (como "de", "em", "por") aparecem em quase todos os textos e geralmente não possuem relevância para a análise semântica em aplicações de PLN, como mineração de texto ou classificação de documentos. Sendo assim, são o exemplo clássico de stop words.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Tecno P2 (CTI)/CTI/Tecnologias Habilitadoras/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) A toquenização (do inglês tokenization) de palavras é uma atividade inerente aos algoritmos de análise granular de palavras em documentos.
response: Certo
comment: A tokenização é uma das etapas fundamentais do pré-processamento de texto no contexto do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e refere-se ao processo de dividir um texto em unidades menores chamadas de "tokens". Esses tokens podem ser palavras, sentenças ou até mesmo caracteres, dependendo do nível de granularidade exigido pela análise.
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back: Certo - A tokenização é uma das etapas fundamentais do pré-processamento de texto no contexto do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e refere-se ao processo de dividir um texto em unidades menores chamadas de "tokens". Esses tokens podem ser palavras, sentenças ou até mesmo caracteres, dependendo do nível de granularidade exigido pela análise.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERSPT (ANATEL)/ANATEL/Ciência de Dados/2024) A lematização prescinde do POS tagging para que as palavras sejam reduzidas corretamente, pois todas as palavras são reduzidas ao mesmo lemma, independentemente de sua classe gramatical.
response: Errado
comment: A lematização não reduz todas as palavras ao mesmo lemma independentemente de sua classe gramatical. Na verdade, ela precisa do POS tagging (etiquetagem gramatical) para funcionar corretamente, pois a forma base (ou lema) de uma palavra pode depender da sua função na frase. Por exemplo, em “a passa é um tipo de fruta”, trata-se de um substantivo, então podemos reduzir ao lema “passa”, já em "ele passa bem." o lema será passar.
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back: Errado - A lematização não reduz todas as palavras ao mesmo lemma independentemente de sua classe gramatical. Na verdade, ela precisa do POS tagging (etiquetagem gramatical) para funcionar corretamente, pois a forma base (ou lema) de uma palavra pode depender da sua função na frase. Por exemplo, em “a passa é um tipo de fruta”, trata-se de um substantivo, então podemos reduzir ao lema “passa”, já em "ele passa bem." o lema será passar.

front: (FGV/Ana (CVM)/CVM/Mercado de Capitais/2024) Para desenvolver uma aplicação de Processamento de Linguagem Natural (PLN), é necessário realizar tarefas de pré-processamento no corpus de entrada, como a separação do texto em palavras. Observe a execução do seguinte fragmento de uma tarefa de PLN: Entrada: "Bia é uma forte candidata do concurso da CVM." Saída: quantidade de unidades linguísticas = 14. A tarefa de PLN que faz a separação do texto em unidades linguísticas mínimas é a:
a) sentenciação;
b) tokenização;
c) lematização;
d) radicalização;
e) etiquetagem.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. Sentenciação é o processo de dividir o texto em sentenças, geralmente utilizando delimitadores como pontos finais, interrogações ou exclamações. No exemplo, a saída não reflete sentenças, mas sim a divisão em unidades menores. b) Correta. Tokenização é a tarefa que divide o texto em unidades mínimas, chamadas de tokens, como palavras ou subpalavras. No exemplo, a entrada foi separada em 14 tokens c) Errada. Lematização reduz as palavras à sua forma base ou lema (como transformar "candidata" em "candidato"). d) Errada. Radicalização (ou stemming) reduz as palavras ao seu radical ou base, como transformar "candidata" em "candidat". e) Errada. Etiquetagem ( tagging ou part-of-speech) refere-se ao processo de atribuir categorias gramaticais (como substantivo, verbo, etc.) às palavras no texto.
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back: Alternativa B - a) Errada. Sentenciação é o processo de dividir o texto em sentenças, geralmente utilizando delimitadores como pontos finais, interrogações ou exclamações. No exemplo, a saída não reflete sentenças, mas sim a divisão em unidades menores. b) Correta. Tokenização é a tarefa que divide o texto em unidades mínimas, chamadas de tokens, como palavras ou subpalavras. No exemplo, a entrada foi separada em 14 tokens c) Errada. Lematização reduz as palavras à sua forma base ou lema (como transformar "candidata" em "candidato"). d) Errada. Radicalização (ou stemming) reduz as palavras ao seu radical ou base, como transformar "candidata" em "candidat". e) Errada. Etiquetagem ( tagging ou part-of-speech) refere-se ao processo de atribuir categorias gramaticais (como substantivo, verbo, etc.) às palavras no texto.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ATT (SEFAZ SE)/SEFAZ SE/2022) Na mineração de texto, o processo utilizado para remover os prefixos e sufixos de palavras, de modo a permanecer somente a raiz delas, com a finalidade de melhorar o armazenamento, é conhecido como
a) stemming.
b) análise léxica.
c) remoção de stop-words.
d) determinação de pesos.
e) criação de tesauros.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Stemming é exatamente o processo descrito, no qual palavras são reduzidas ao seu radical (ou "stem"), removendo prefixos e sufixos. Por exemplo, "correr", "correndo" e "corrida" podem ser reduzidas à raiz "corr". b) Errada. Análise léxica refere-se ao processo de examinar o texto para identificar palavras, sentenças ou tokens. c) Errada. A remoção de stop-words consiste em eliminar palavras irrelevantes e muito frequentes (como "de", "o", "a") que não contribuem significativamente para o significado. d) Errada. Determinação de pesos é um processo em mineração de texto que atribui valores de importância às palavras, geralmente utilizando métricas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). e) Errada. Tesauros são coleções de palavras relacionadas por sinônimos, antônimos ou conceitos semelhantes.
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back: Alternativa A - a) Correta. Stemming é exatamente o processo descrito, no qual palavras são reduzidas ao seu radical (ou "stem"), removendo prefixos e sufixos. Por exemplo, "correr", "correndo" e "corrida" podem ser reduzidas à raiz "corr". b) Errada. Análise léxica refere-se ao processo de examinar o texto para identificar palavras, sentenças ou tokens. c) Errada. A remoção de stop-words consiste em eliminar palavras irrelevantes e muito frequentes (como "de", "o", "a") que não contribuem significativamente para o significado. d) Errada. Determinação de pesos é um processo em mineração de texto que atribui valores de importância às palavras, geralmente utilizando métricas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). e) Errada. Tesauros são coleções de palavras relacionadas por sinônimos, antônimos ou conceitos semelhantes.

front: (FGV/AJ (TJDFT)/TJDFT/Apoio Especializado/Análise de Dados/2022) Considere a sentença a seguir. s: "O acesso ao auditório também pode ser feito através de uma rampa" Aplicando a função f à sentença, obtém-se o seguinte resultado: f(s) = "acesso auditório pode ser feito através rampa" A melhor descrição para a tarefa realizada pela função f é:
a) filtragem de conectivos;
b) lematização;
c) sumarização de sentença;
d) filtragem de stop words;
e) remoção de ruído.
response: Alternativa D
comment: A função 𝑓(𝑠) aplicada à sentença resultou em uma versão do texto com palavras significativas preservadas e sem palavras funcionais como artigos e preposições ("O", "ao", "de" e "uma"). Isso indica que 𝑓(𝑠) removeu as stop words, isto é, retirou as palavras de alta frequência que geralmente não contribuem para o significado principal da frase.
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back: Alternativa D - A função 𝑓(𝑠) aplicada à sentença resultou em uma versão do texto com palavras significativas preservadas e sem palavras funcionais como artigos e preposições ("O", "ao", "de" e "uma"). Isso indica que 𝑓(𝑠) removeu as stop words, isto é, retirou as palavras de alta frequência que geralmente não contribuem para o significado principal da frase.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana (BACEN)/BACEN/Tecnologia da Informação/2024) BoW (bag of words) é uma técnica de processamento de linguagem natural que transforma um texto em um vetor, considerando a frequência e a ordem ou o contexto das palavras presentes.
response: Errado
comment: O Bag of Words (BoW) transforma um texto em uma representação vetorial capturando a frequência com que cada palavra ocorre, porém ignorando a sequência em que elas ocorrem no texto. Ao ignorarmos a ordem com que as palavras ocorrem, estamos, consequentemente, ignorando o seu contexto também. Por isso o modelo é chamado de "sacola de palavras", já que é como se as palavras estivessem em um saco, todas misturadas, sem ordem e sem contexto.
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back: Errado - O Bag of Words (BoW) transforma um texto em uma representação vetorial capturando a frequência com que cada palavra ocorre, porém ignorando a sequência em que elas ocorrem no texto. Ao ignorarmos a ordem com que as palavras ocorrem, estamos, consequentemente, ignorando o seu contexto também. Por isso o modelo é chamado de "sacola de palavras", já que é como se as palavras estivessem em um saco, todas misturadas, sem ordem e sem contexto.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PCF/PF/Área 1/2025) O modelo BoW (bag of words) é capaz de capturar relações sinonímicas entre palavras.
response: Errado
comment: O modelo BoW (bag of words) representa o texto apenas como uma coleção de palavras, sem considerar a ordem, o significado delas ou o relacionamento entre elas. Por isso, ele não consegue entender que palavras diferentes podem ter o mesmo sentido, ou seja, são sinônimas.
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back: Errado - O modelo BoW (bag of words) representa o texto apenas como uma coleção de palavras, sem considerar a ordem, o significado delas ou o relacionamento entre elas. Por isso, ele não consegue entender que palavras diferentes podem ter o mesmo sentido, ou seja, são sinônimas.

front: (CESGRANRIO/TPP (IPEA)/IPEA/Ciência de Dados/2024) Em processamento de linguagem natural, o modelo Skip-Gram é uma técnica popular para treinar word embeddings. O treinamento do modelo Skip-Gram destaca-se de outras técnicas, como o Continuous Bag of Words (CBOW), por ter a seguinte característica:
a) utilizar contextos adjacentes para prever uma palavra-alvo.
b) focar em prever palavras de contexto a partir de uma palavra-alvo.
c) treinar cada palavra em uma janela de contexto separadamente.
d) gerar embeddings, baseados em dependências sintáticas.
e) empregar uma abordagem de bag-of-words para a geração de embeddings.
response: Alternativa B
comment: Skip-Gram e CBOW (Continuous Bag of Words) são dois modelos fundamentais do algoritmo Word2Vec, projetados para treinar word embeddings (representações vetoriais densas das palavras que capturam relações semânticas e sintáticas). Assim, ambos têm a finalidade de aprender representações baseadas no contexto das palavras, mas possuem abordagens diferentes. A grande diferença entre esses modelos é que o Skip-Gram funciona tentando prever o contexto (as palavras ao redor) a partir de uma palavra-alvo, enquanto, de maneira oposta, o CBOW prevê a palavra-alvo a partir do contexto (as palavras ao redor).
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back: Alternativa B - Skip-Gram e CBOW (Continuous Bag of Words) são dois modelos fundamentais do algoritmo Word2Vec, projetados para treinar word embeddings (representações vetoriais densas das palavras que capturam relações semânticas e sintáticas). Assim, ambos têm a finalidade de aprender representações baseadas no contexto das palavras, mas possuem abordagens diferentes. A grande diferença entre esses modelos é que o Skip-Gram funciona tentando prever o contexto (as palavras ao redor) a partir de uma palavra-alvo, enquanto, de maneira oposta, o CBOW prevê a palavra-alvo a partir do contexto (as palavras ao redor).

front: (FGV/Ana (CVM)/CVM/Ciência de Dados/2024) Aline, cientista de dados da CVM, foi designada para aferir a reação à prova da CVM entre os usuários de uma rede social de textos curtos usando técnicas de análise de sentimentos. Para isso, ela realiza um processo de KDD. Nesse processo, Aline opta por representar os textos obtidos da rede social no formato de vetores reais de baixa dimensionalidade, calculados a partir das representações das palavras obtidas de um modelo de linguagem pré-treinado utilizando a técnica word2vec. Considerando o texto 1, a representação das palavras que será utilizada por Aline é chamada de:
a) TF-IDF;
b) tokens;
c) n-gramas;
d) bag-of-words;
e) word embeddings.
response: Alternativa E
comment: O examinador entregou o ouro no final falando que utilizaria o "word2vec", técnica de word embeddings.
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back: Alternativa E - O examinador entregou o ouro no final falando que utilizaria o "word2vec", técnica de word embeddings.

front: (IBFC/Ana Ges (CET Santos)/CET Santos/Ciências de Dados/2023) Várias técnicas em ML (Machine Learning) são utilizadas. Todas possuem um melhor tratamento de dados do que outra, dependendo no que se está trabalhando. No caso da técnica com modelos contextualizados de linguagem baseados em tokens, temos uma que implementa um algoritmo utilizado no processamento de linguagem natural e na recuperação de informações. Esta técnica combina a frequência de uma determinada palavra em um texto com a frequência inversa da mesma palavra em outros documentos. Essa técnica é conhecida por:
a) HAN Bayes
b) AaBoost Bayes
c) TF-IDF
d) SVM Naive
response: Alternativa C
comment: A técnica de modelo de texto que combina a frequência de uma determinada palavra em um texto com a frequência inversa da mesma palavra em outros documentos é o TF-IDF. Saibam que essa técnica combina dois conceitos: TF (Term Frequency): Frequência de uma palavra em um documento. IDF (Inverse Document Frequency): Frequência inversa da palavra em todo o corpus.
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back: Alternativa C - A técnica de modelo de texto que combina a frequência de uma determinada palavra em um texto com a frequência inversa da mesma palavra em outros documentos é o TF-IDF. Saibam que essa técnica combina dois conceitos: TF (Term Frequency): Frequência de uma palavra em um documento. IDF (Inverse Document Frequency): Frequência inversa da palavra em todo o corpus.

front: (FGV/ACE (TCE ES)/TCE ES/Tecnologia da Informação/2023) Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto: desenvolver um classificador para análise de sentimentos considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram coletados da rede social por intermédio de uma API, usando como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de e-commerce. Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o objetivo de resolver o problema muito comum em processamento de linguagem natural de:
a) falta de anotação nos tweets, pois essa técnica gera automaticamente a anotação a partir das palavras que compõem o texto;
b) baixa quantidade de instâncias no conjunto de dados, pois essa técnica produz sobreamostragem da classe minoritária do conjunto de dados, incrementando-o;
c) maldição da dimensionalidade, pois essa técnica permite a representação das palavras como vetores de baixa dimensionalidade;
d) presença de outliers, pois essa técnica elimina as instâncias que não apresentam similaridade ao conjunto de dados como um todo;
e) flexão de palavras, pois essa técnica reduz substantivos flexionados em gênero ou número e verbos conjugados às suas formas mais básicas.
response: Alternativa C
comment: Embora o examinador faça uma contextualização, sua pergunta se resume em saber qual a principal característica do word embeddings. Bom, essa técnica reduz a representação de palavras a espaços densos e de baixa dimensionalidade. Isso facilita o processamento computacional e melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, capturando relações semânticas e sintáticas em vetores compactos. Assim sendo, atua para mitigar a maldição da dimensionalidade, isto é, problemas associados ao aumento exponencial de volume de espaço conforme as dimensões dos dados aumentam.
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back: Alternativa C - Embora o examinador faça uma contextualização, sua pergunta se resume em saber qual a principal característica do word embeddings. Bom, essa técnica reduz a representação de palavras a espaços densos e de baixa dimensionalidade. Isso facilita o processamento computacional e melhora o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, capturando relações semânticas e sintáticas em vetores compactos. Assim sendo, atua para mitigar a maldição da dimensionalidade, isto é, problemas associados ao aumento exponencial de volume de espaço conforme as dimensões dos dados aumentam.

front: (FUVEST/Ana Sis (USP)/USP/Ciência de Dados/2023) Considerando a área de Processamento de Linguagem Natural, assinale a alternativa correta.
a) LDA (Latent Dirichlet Allocation) é uma técnica utilizada em modelagem de tópicos que considera que cada texto é predominantemente de um único tópico a ser predito por aprendizado supervisionado.
b) Representações de texto baseadas em n-gramas possuem a desvantagem de criarem um espaço de características mais esparso que a estratégia de bag of words simples (uma só palavra).
c) BERT (Bidirecional Encoder Representations from Transformers) é um exemplo de classificador nãosupervisionado baseado em propriedades sonoras independentes entre si para classificação de sentimentos a partir de textos.
d) Word embeddings é um tipo de representação vetorial em que o texto todo é representado como um vetor ndimensional, sendo n o número total de palavras do dicionário linguístico adotado.
e) Tf-idf é um modelo de transformadores (do inglês transformers) baseado em redes neurais profundas generativas.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. O LDA é uma técnica de modelagem de tópicos, mas não considera que cada texto pertence a um único tópico. Pelo contrário, ele supõe que um documento é uma combinação de vários tópicos, e palavras no documento são atribuídas a tópicos de acordo com distribuições probabilísticas. Além disso, o LDA é não supervisionado, já que não sabe a quais tópicos associar cada conjunto de palavras. b) Correta. As representações baseadas em n-gramas (sequências de n palavras consecutivas) geram um espaço de características maior e mais esparso do que o modelo de Bag of Words (BoW), que considera apenas palavras individuais. Isso ocorre porque, à medida que o valor de "n" aumenta, o número de combinações possíveis cresce exponencialmente, aumentando a dimensionalidade e a esparsidade do espaço vetorial. c) Errada. O BERT é um modelo de aprendizado profundo baseado na arquitetura de transformers, projetado para capturar relações contextuais entre palavras em ambas as direções (bidirecional). Assim, não está relacionado a propriedades sonoras. d) Errada. Word embeddings, como Word2Vec ou GloVe, representam cada palavra como um vetor denso de baixa dimensionalidade, que captura relações semânticas e sintáticas entre palavras. O texto como um todo não é representado diretamente por um único vetor n-dimensional com n sendo o tamanho do dicionário, como no bag-of-words. e) Errada. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) é uma técnica de representação de texto que utiliza a mera contagem de termos e documentos, sem o uso de técnicas complexas como redes neurais ou transformadores.
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back: Alternativa B - a) Errada. O LDA é uma técnica de modelagem de tópicos, mas não considera que cada texto pertence a um único tópico. Pelo contrário, ele supõe que um documento é uma combinação de vários tópicos, e palavras no documento são atribuídas a tópicos de acordo com distribuições probabilísticas. Além disso, o LDA é não supervisionado, já que não sabe a quais tópicos associar cada conjunto de palavras. b) Correta. As representações baseadas em n-gramas (sequências de n palavras consecutivas) geram um espaço de características maior e mais esparso do que o modelo de Bag of Words (BoW), que considera apenas palavras individuais. Isso ocorre porque, à medida que o valor de "n" aumenta, o número de combinações possíveis cresce exponencialmente, aumentando a dimensionalidade e a esparsidade do espaço vetorial. c) Errada. O BERT é um modelo de aprendizado profundo baseado na arquitetura de transformers, projetado para capturar relações contextuais entre palavras em ambas as direções (bidirecional). Assim, não está relacionado a propriedades sonoras. d) Errada. Word embeddings, como Word2Vec ou GloVe, representam cada palavra como um vetor denso de baixa dimensionalidade, que captura relações semânticas e sintáticas entre palavras. O texto como um todo não é representado diretamente por um único vetor n-dimensional com n sendo o tamanho do dicionário, como no bag-of-words. e) Errada. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) é uma técnica de representação de texto que utiliza a mera contagem de termos e documentos, sem o uso de técnicas complexas como redes neurais ou transformadores.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PPNS (PETROBRAS)/PETROBRAS/Ciência de Dados/2022) O CBOW é um modelo de aprendizado de máquina desenhado para prever contexto com base em determinada palavra.
response: Errado
comment: O CBOW (Continuous Bag of Words), ao contrário do que a frase sugere, é um modelo projetado para prever a palavra-alvo com base no contexto (as palavras ao redor). Ele utiliza o contexto de uma palavra (ou seja, as palavras vizinhas) para prever a palavra que está faltando ou a palavra-alvo.
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back: Errado - O CBOW (Continuous Bag of Words), ao contrário do que a frase sugere, é um modelo projetado para prever a palavra-alvo com base no contexto (as palavras ao redor). Ele utiliza o contexto de uma palavra (ou seja, as palavras vizinhas) para prever a palavra que está faltando ou a palavra-alvo.

front: (FGV/AUFC (TCU)/TCU/Controle Externo/Auditoria Governamental/2022) Uma organização está implementando um sistema de busca de informações interno, e a equipe de desenvolvimento resolveu avaliar diferentes modelos de linguagem vetoriais que ajudariam a conectar melhor documentos e consultas em departamentos que usam terminologias distintas em áreas de negócio que se sobrepõem. Um dos analistas ressaltou que seria interessante guardar os vetores de todo o vocabulário do modelo em um cache, de forma a aumentar a eficiência de acesso e reduzir certos custos de implantação. Das alternativas abaixo, aquela que lista apenas os modelos compatíveis com essa estratégia de caching é:
a) TF-IDF, BERT;
b) Word2Vec, BERT, GPT-2;
c) GloVe, GPT-2;
d) Word2Vec, GloVe;
e) GPT-2, BERT.
response: Alternativa D
comment: Bom, o examinador que modelos que geram vetores para palavras, permitindo a criação de caches com esses vetores. O TF-IDF, Word2Vec e GloVe são modelos que podem ser usados para gerar representações semânticas de palavras, em formato de vetores de valores, de forma a serem armazenadas. GPT-2 é um modelo de linguagem comercial utilizado para geração de textos. Já o BERT é um tipo específico de arquitetura de Transformer (rede neural).
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back: Alternativa D - Bom, o examinador que modelos que geram vetores para palavras, permitindo a criação de caches com esses vetores. O TF-IDF, Word2Vec e GloVe são modelos que podem ser usados para gerar representações semânticas de palavras, em formato de vetores de valores, de forma a serem armazenadas. GPT-2 é um modelo de linguagem comercial utilizado para geração de textos. Já o BERT é um tipo específico de arquitetura de Transformer (rede neural).

front: (FUNDATEC/Tec Sup (AGERGS)/AGERGS/Engenharia/Dados/2022) A técnica que vetoriza as palavras com base na importância que elas compartilham é:
a) Nenhuma das alternativas.
b) BERT.
c) Stemming e Lemmatization.
d) Hashtagsteam.
e) Tf-idf.
response: Alternativa E
comment: É o TF-IDF que mede a importância de uma palavra em um documento em relação ao corpus inteiro. Ele vetoriza palavras atribuindo valores numéricos que refletem sua relevância no contexto geral, com base na frequência local (TF) e inversa global (IDF).
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back: Alternativa E - É o TF-IDF que mede a importância de uma palavra em um documento em relação ao corpus inteiro. Ele vetoriza palavras atribuindo valores numéricos que refletem sua relevância no contexto geral, com base na frequência local (TF) e inversa global (IDF).

front: (IADES/Ana (APEX)/ApexBrasil/Operações e Segurança de Tecnologia da Informação e Comunicação/"Sem Especialidade"/2018) A escolha de qual modelo deve-se usar para se analisar um conjunto de dados depende do domínio do problema analisado. Acerca dessa escolha de modelos, na análise de dados no domínio de textos em linguagem natural, é correto afirmar que
a) n-grams são modelos muito utilizados por serem simples e, em geral, produzirem bons resultados.
b) bag-of-words é considerado um modelo complexo quando comparado com outros de análise de texto, sendo de difícil implementação.
c) textos em linguagem natural não podem ser analisados, pois são compostos de letras e não números.
d) o modelo TFIDF produz bons resultados, mas não pode ser usado para classificação.
e) redes neurais não podem ser utilizadas no domínio de texto.
response: Alternativa A
comment: a) Correta. n-grams são utilizados por serem simples, porém eficientes, modelos de linguagem. Assim, são capazes de realizar previsão de palavras e classificação de texto, com bons resultados. b) Errada. Bag-of-Words (BoW), ao contrário do que é afirmado, é um modelo simples. Ele representa o texto como um vetor de frequência de palavras, sem considerar ordem ou contexto. c) Errada. Textos em linguagem natural podem ser analisados ao serem transformados em representações numéricas, como vetores ou matrizes, utilizando técnicas como Bag-of-Words, TFIDF ou embeddings. d) Errada. TFIDF pode ser usado para classificação ao transformar textos em vetores ponderados, que servem como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina. e) Errada. Redes neurais, como Transformers, são amplamente utilizadas no domínio de texto, com aplicações em modelagem sequencial, tradução, sumarização e classificação, entre outras, tornando a afirmação falsa.
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back: Alternativa A - a) Correta. n-grams são utilizados por serem simples, porém eficientes, modelos de linguagem. Assim, são capazes de realizar previsão de palavras e classificação de texto, com bons resultados. b) Errada. Bag-of-Words (BoW), ao contrário do que é afirmado, é um modelo simples. Ele representa o texto como um vetor de frequência de palavras, sem considerar ordem ou contexto. c) Errada. Textos em linguagem natural podem ser analisados ao serem transformados em representações numéricas, como vetores ou matrizes, utilizando técnicas como Bag-of-Words, TFIDF ou embeddings. d) Errada. TFIDF pode ser usado para classificação ao transformar textos em vetores ponderados, que servem como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina. e) Errada. Redes neurais, como Transformers, são amplamente utilizadas no domínio de texto, com aplicações em modelagem sequencial, tradução, sumarização e classificação, entre outras, tornando a afirmação falsa.

front: (FGV/AUFC (TCU)/TCU/Controle Externo/Auditoria Governamental/2022) Um analista do TCU gostaria de aplicar um modelo de Latent Dirichlet Allocation (LDA) em um conjunto de textos. A alternativa que melhor descreve o resultado do modelo é:
a) uma lista de tópicos, cada um com um título diferente;
b) uma lista das palavras mais importantes no conjunto de documentos;
c) cada documento é classificado em somente um tópico, onde cada tópico é formado por uma lista de palavras;
d) cada documento possui uma distribuição de probabilidade de pertencer a algum dos tópicos, onde cada tópico é formado por uma lista de palavras e cada palavra pertence a somente um tópico;
e) cada documento possui uma distribuição de probabilidade de pertencer a algum dos tópicos, onde cada tópico é formado por uma distribuição de probabilidade sobre todas as palavras presentes nos documentos.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. O LDA não dá nomes aos tópicos automaticamente. O que ele faz é mostrar um conjunto de palavras mais prováveis dentro de cada tópico, e é o analista que interpreta essas palavras e, se quiser, dá um nome ao tópico com base nisso. b) Errada. O LDA não foca nas palavras mais importantes de todo o conjunto. Ele tenta descobrir grupos de palavras (tópicos) que costumam aparecer juntas em certos tipos de texto, e associa esses tópicos aos documentos com probabilidades. c) Errada. O LDA não limita um documento a um único tópico. Ele entende que um texto pode tratar de vários assuntos ao mesmo tempo, então cada documento pode ter um pouco de vários tópicos. d) Errada. A primeira parte está certa: cada documento pode pertencer a vários tópicos com diferentes probabilidades. Mas o erro está na segunda parte: uma palavra pode aparecer em vários tópicos diferentes, dependendo do contexto. O modelo não limita uma palavra a apenas um tópico. e) Correta. Para o LDA, cada documento é uma distribuição de probabilidades sobre tópicos e cada tópico é uma distribuição de probabilidades sobre todas as palavras presentes no conjunto de documentos. Ou seja: 1. Cada documento pode conter vários tópicos (com diferentes pesos ou probabilidades). 2. Cada tópico é um conjunto de palavras, mas não é só uma lista: é uma distribuição de probabilidade sobre as palavras, ou seja, o modelo indica quais palavras têm mais chance de aparecer naquele tópico.
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back: Alternativa E - a) Errada. O LDA não dá nomes aos tópicos automaticamente. O que ele faz é mostrar um conjunto de palavras mais prováveis dentro de cada tópico, e é o analista que interpreta essas palavras e, se quiser, dá um nome ao tópico com base nisso. b) Errada. O LDA não foca nas palavras mais importantes de todo o conjunto. Ele tenta descobrir grupos de palavras (tópicos) que costumam aparecer juntas em certos tipos de texto, e associa esses tópicos aos documentos com probabilidades. c) Errada. O LDA não limita um documento a um único tópico. Ele entende que um texto pode tratar de vários assuntos ao mesmo tempo, então cada documento pode ter um pouco de vários tópicos. d) Errada. A primeira parte está certa: cada documento pode pertencer a vários tópicos com diferentes probabilidades. Mas o erro está na segunda parte: uma palavra pode aparecer em vários tópicos diferentes, dependendo do contexto. O modelo não limita uma palavra a apenas um tópico. e) Correta. Para o LDA, cada documento é uma distribuição de probabilidades sobre tópicos e cada tópico é uma distribuição de probabilidades sobre todas as palavras presentes no conjunto de documentos. Ou seja: 1. Cada documento pode conter vários tópicos (com diferentes pesos ou probabilidades). 2. Cada tópico é um conjunto de palavras, mas não é só uma lista: é uma distribuição de probabilidade sobre as palavras, ou seja, o modelo indica quais palavras têm mais chance de aparecer naquele tópico.

front: (FGV/AJ (TJDFT)/TJDFT/Apoio Especializado/Análise de Dados/2022) Um analista precisa construir um modelo de tópicos para uma grande base de documentos legais, mas há uma preocupação quanto à interpretabilidade do modelo e à capacidade de inspecionar os resultados. Considerando essa preocupação, a técnica mais apropriada para a construção do modelo e a razão da escolha são, respectivamente:
a) Latent Semantic Analysis, devido à distância média dos tópicos gerados;
b) Latent Dirichlet Allocation, devido à capacidade de capturar informação sintática em sua representação;
c) Non-Negative Matrix Factorization, devido à representação esparsa e estritamente não negativa;
d) Explicit Semantic Analysis, devido à possibilidade de definir explicitamente tópicos a priori;
e) Parallel Latent Dirichlet Allocation, devido à distância mínima dos tópicos gerados.
response: Alternativa C
comment: a) Errada. A LSA (Latent Semantic Analysis) é uma técnica que usa conceitos de álgebra linear (como decomposição de matrizes), e não gera tópicos com boa interpretabilidade, pois os "tópicos" resultantes não são claramente formados por palavras com significados próximos. Além disso, a “distância média” dos tópicos não é um critério comum para escolher um bom modelo de tópicos. b) Errada. O LDA (Latent Dirichlet Allocation) é realmente uma técnica muito usada para modelagem de tópicos, mas ele não entende sintaxe (a ordem das palavras). Ele só leva em conta a frequência das palavras nos documentos. c) Correta. O NMF (Fatoração de Matrizes Não Negativas) é uma boa escolha quando se busca interpretabilidade. Como ele trabalha apenas com valores positivos, é mais fácil entender os tópicos gerados (por exemplo, um tópico pode ter 5 ou 6 palavras com pesos positivos visíveis, e o resto com peso zero, o que facilita a leitura). A expressão "representação esparsa" significa que muitas palavras têm peso zero, ou seja, cada tópico fica mais “limpo” e fácil de interpretar, especialmente útil em documentos longos ou técnicos como textos legais. d) Errada. A ESA (Explicit Semantic Analysis) usa fontes externas como a Wikipedia para representar documentos com base em conceitos definidos. Embora isso pareça interessante, não é uma técnica tradicional de modelagem de tópicos, e não permite que o usuário defina diretamente os tópicos, apenas associa textos a conceitos pré-existentes. e) Errada. O Parallel LDA é uma variação do LDA para processar grandes volumes de dados mais rapidamente (em paralelo). Mas isso não melhora a interpretabilidade, e a ideia de "distância mínima" entre tópicos é descabida para esse modelo. O foco aqui é performance, não clareza nos resultados.
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back: Alternativa C - a) Errada. A LSA (Latent Semantic Analysis) é uma técnica que usa conceitos de álgebra linear (como decomposição de matrizes), e não gera tópicos com boa interpretabilidade, pois os "tópicos" resultantes não são claramente formados por palavras com significados próximos. Além disso, a “distância média” dos tópicos não é um critério comum para escolher um bom modelo de tópicos. b) Errada. O LDA (Latent Dirichlet Allocation) é realmente uma técnica muito usada para modelagem de tópicos, mas ele não entende sintaxe (a ordem das palavras). Ele só leva em conta a frequência das palavras nos documentos. c) Correta. O NMF (Fatoração de Matrizes Não Negativas) é uma boa escolha quando se busca interpretabilidade. Como ele trabalha apenas com valores positivos, é mais fácil entender os tópicos gerados (por exemplo, um tópico pode ter 5 ou 6 palavras com pesos positivos visíveis, e o resto com peso zero, o que facilita a leitura). A expressão "representação esparsa" significa que muitas palavras têm peso zero, ou seja, cada tópico fica mais “limpo” e fácil de interpretar, especialmente útil em documentos longos ou técnicos como textos legais. d) Errada. A ESA (Explicit Semantic Analysis) usa fontes externas como a Wikipedia para representar documentos com base em conceitos definidos. Embora isso pareça interessante, não é uma técnica tradicional de modelagem de tópicos, e não permite que o usuário defina diretamente os tópicos, apenas associa textos a conceitos pré-existentes. e) Errada. O Parallel LDA é uma variação do LDA para processar grandes volumes de dados mais rapidamente (em paralelo). Mas isso não melhora a interpretabilidade, e a ideia de "distância mínima" entre tópicos é descabida para esse modelo. O foco aqui é performance, não clareza nos resultados.

front: (FGV/Ana (MPE SC)/MPE SC/Dados e Pesquisas/2022) Um problema comum no processamento de texto é o tratamento de termos compostos por mais de um token, tais como "Ministério Público", tal que represente uma unidade linguística distinta, em particular na construção de modelos de linguagem. Considerando o problema acima descrito, a alternativa que apresenta uma técnica usada para sua resolução é:
a) representação por entidade;
b) índice invertido;
c) embedding;
d) representação por n-gramas;
e) decomposição morfológica.
response: Alternativa D
comment: A questão pede explicitamente modelos de linguagem, ou seja, modelos que capturam a probabilidade de ocorrência de uma sequência de palavras. a) Errada. Named Entity Recognition (Reconhecimento de Entidade Nomeada) é uma técnica utilizada para identificar e categorizar informações-chave (entidades) em textos, como, por exemplo, nomes de pessoas, organizações, locais, etc. Isso não é um modelo de linguagem. b) Errada. Um índice invertido é uma estrutura que armazena um mapeamento de termos para os documentos onde aparecem. Por exemplo, "Gato:Documento1", "Lasanha:Documento2" e "Cachorro:Documento1". Isso não é um modelo de linguagem. c) Errada. Um embedding é uma técnica para converter elementos textuais (como palavras, frases ou documentos) em representações vetoriais densas e de menor dimensionalidade, preservando relações semânticas. Esses vetores capturam informações sobre o significado e o contexto em que os elementos aparecem. Podemos utilizar essas representações para modelos de machine learning realizarem predição de palavras com base em probabilidades, ou seja, atuar como modelos de linguagem. d) Correta. N-gram são modelos de linguagem estatísticos usados para calcular probabilidades de sequências de palavras em um texto com base nas "n-1" palavras anteriores. Assim, baseando-se nas palavras anteriores, esse modelo de linguagem prevê a próxima palavra ou avalia a probabilidade de uma sequência inteira. e) Errada. Na decomposição morfológica analisamos a estrutura interna das palavras, decompondo-as em unidades morfológicas, como prefixos, sufixos e raízes. Isso não é um modelo de linguagem.
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back: Alternativa D - A questão pede explicitamente modelos de linguagem, ou seja, modelos que capturam a probabilidade de ocorrência de uma sequência de palavras. a) Errada. Named Entity Recognition (Reconhecimento de Entidade Nomeada) é uma técnica utilizada para identificar e categorizar informações-chave (entidades) em textos, como, por exemplo, nomes de pessoas, organizações, locais, etc. Isso não é um modelo de linguagem. b) Errada. Um índice invertido é uma estrutura que armazena um mapeamento de termos para os documentos onde aparecem. Por exemplo, "Gato:Documento1", "Lasanha:Documento2" e "Cachorro:Documento1". Isso não é um modelo de linguagem. c) Errada. Um embedding é uma técnica para converter elementos textuais (como palavras, frases ou documentos) em representações vetoriais densas e de menor dimensionalidade, preservando relações semânticas. Esses vetores capturam informações sobre o significado e o contexto em que os elementos aparecem. Podemos utilizar essas representações para modelos de machine learning realizarem predição de palavras com base em probabilidades, ou seja, atuar como modelos de linguagem. d) Correta. N-gram são modelos de linguagem estatísticos usados para calcular probabilidades de sequências de palavras em um texto com base nas "n-1" palavras anteriores. Assim, baseando-se nas palavras anteriores, esse modelo de linguagem prevê a próxima palavra ou avalia a probabilidade de uma sequência inteira. e) Errada. Na decomposição morfológica analisamos a estrutura interna das palavras, decompondo-as em unidades morfológicas, como prefixos, sufixos e raízes. Isso não é um modelo de linguagem.

front: (FGV/TCE-PI/Ciência de Dados/2025) Um conceito fundamental na modelagem probabilística de sequências de palavras é o de n-grama. Com relação a esse conceito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um modelo bigrama assume a aproximação de que a probabilidade da próxima palavra em uma frase, considerando todas as palavras anteriores, é dada pela probabilidade condicional apenas da palavra imediatamente anterior.
( ) O modelo trigrama é também conhecido como modelo de Markov de terceira ordem.
( ) O cálculo de probabilidades em modelos n-grama é geralmente realizado utilizando logaritmos para evitar o fenômeno do underflow numérico.
As afirmativas são, respectivamente,
a) V – F – F.
b) V – V – F.
c) F – V – F.
d) F – V – V.
e) V – F – V.
response: Alternativa E
comment: Correta. Em um modelo bigrama, simplificamos o problema assumindo que a próxima palavra depende somente da palavra que veio antes, e não de toda a frase anterior. Isso facilita o cálculo das probabilidades, mesmo que nem sempre capture bem o contexto completo. Errada. Em um modelo trigrama, estimamos a probabilidade do próximo token condicionada à existência dos dois tokens anteriores, ou seja, trata-se de um modelo de Markov de 2ª ordem. Correta. Quando multiplicamos várias probabilidades pequenas (como acontece em modelos de linguagem), o resultado pode ser um número tão pequeno que o computador não consegue representar corretamente, isso é chamado de underflow. Para evitar isso, é comum usar logaritmos, que transformam multiplicações em somas, evitando valores extremamente baixos.
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back: Alternativa E - Correta. Em um modelo bigrama, simplificamos o problema assumindo que a próxima palavra depende somente da palavra que veio antes, e não de toda a frase anterior. Isso facilita o cálculo das probabilidades, mesmo que nem sempre capture bem o contexto completo. Errada. Em um modelo trigrama, estimamos a probabilidade do próximo token condicionada à existência dos dois tokens anteriores, ou seja, trata-se de um modelo de Markov de 2ª ordem. Correta. Quando multiplicamos várias probabilidades pequenas (como acontece em modelos de linguagem), o resultado pode ser um número tão pequeno que o computador não consegue representar corretamente, isso é chamado de underflow. Para evitar isso, é comum usar logaritmos, que transformam multiplicações em somas, evitando valores extremamente baixos.

front: (FGV/AL (CAM DEP)/CAM DEP/Informática Legislativa/2023) A evolução das redes neurais impulsionou significativamente o avanço da inteligência artificial, resultando em arquiteturas inovadoras. Entre elas, uma se sobressai por sua habilidade em gerenciar sequências de tamanho variável, eficiência em treinamentos com grandes volumes de dados e pela implementação do mecanismo de atenção, o que possibilita uma análise ponderada e dinâmica das entradas. Essa arquitetura é denominada
a) Transformer.
b) Rede Neural Convolucional (CNN).
c) Perceptron Multicamadas (MLP).
d) Rede Neural Recorrente (RNN).
e) Rede Neural de Memória Longa de Curto Prazo (LSTM).
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Essa arquitetura foi introduzida no artigo "Attention is All You Need" ("Atenção é tudo que você precisa" em tradução livre) e se caracteriza por sua eficiência ao lidar com grandes volumes de dados e sequências de tamanho variável, sem a necessidade de processá-las sequencialmente, como ocorre nas RNNs ou LSTMs. O diferencial do Transformer é o mecanismo de atenção, que permite analisar a entrada como um todo de forma ponderada e paralela, se utilizada múltiplas cabeças. Por essas características, o Transformer é amplamente usado em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução e geração de texto. b) Errada. As CNNs são muito utilizadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, mas não possuem a capacidade de lidar eficientemente com sequências de tamanho variável ou incorporar o mecanismo de atenção. c) Errada. O MLP é uma rede neural densa, usada principalmente para classificação e regressão em conjuntos de dados estruturados ou estáticos. Ele não possui suporte nativo para sequências de dados variáveis nem implementa o mecanismo de atenção. d) Errada. As RNNs são arquiteturas projetadas para lidar com sequências, mas processam os dados de forma sequencial, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados e aumenta o tempo de treinamento. Além disso, as RNNs padrão não utilizam o mecanismo de atenção nativamente, sendo essa uma característica exclusiva de arquiteturas mais modernas. e) Errada. As LSTMs são uma variação das RNNs e lidam melhor com o problema de gradientes em tarefas sequenciais. Embora sejam mais avançadas que as RNNs padrão, ainda processam os dados sequencialmente, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados. Além disso, o mecanismo de atenção não faz parte de sua arquitetura base, embora possa ser incorporado como extensão.
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back: Alternativa A - a) Correta. Essa arquitetura foi introduzida no artigo "Attention is All You Need" ("Atenção é tudo que você precisa" em tradução livre) e se caracteriza por sua eficiência ao lidar com grandes volumes de dados e sequências de tamanho variável, sem a necessidade de processá-las sequencialmente, como ocorre nas RNNs ou LSTMs. O diferencial do Transformer é o mecanismo de atenção, que permite analisar a entrada como um todo de forma ponderada e paralela, se utilizada múltiplas cabeças. Por essas características, o Transformer é amplamente usado em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução e geração de texto. b) Errada. As CNNs são muito utilizadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, mas não possuem a capacidade de lidar eficientemente com sequências de tamanho variável ou incorporar o mecanismo de atenção. c) Errada. O MLP é uma rede neural densa, usada principalmente para classificação e regressão em conjuntos de dados estruturados ou estáticos. Ele não possui suporte nativo para sequências de dados variáveis nem implementa o mecanismo de atenção. d) Errada. As RNNs são arquiteturas projetadas para lidar com sequências, mas processam os dados de forma sequencial, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados e aumenta o tempo de treinamento. Além disso, as RNNs padrão não utilizam o mecanismo de atenção nativamente, sendo essa uma característica exclusiva de arquiteturas mais modernas. e) Errada. As LSTMs são uma variação das RNNs e lidam melhor com o problema de gradientes em tarefas sequenciais. Embora sejam mais avançadas que as RNNs padrão, ainda processam os dados sequencialmente, o que limita sua eficiência com grandes volumes de dados. Além disso, o mecanismo de atenção não faz parte de sua arquitetura base, embora possa ser incorporado como extensão.

front: (FGV/Ana (MPE SC)/MPE SC/Dados e Pesquisas/2022) O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente utilizado para a construção de modelos de tópicos devido a sua flexibilidade e robustez, particularmente em grandes quantidades de texto. Ao mencionar a escolha do LDA em um projeto, um analista foi questionado sobre que aspectos caracterizam a flexibilidade do modelo, especialmente em comparação a um modelo pLSA. O analista respondeu corretamente:
a) a capacidade de obter uma distribuição de tópicos para documentos inéditos;
b) a presença de menos variáveis latentes a ajustar, causando menos overfitting;
c) a não necessidade de especificar o número de tópicos a serem encontrados;
d) a ausência de variáveis a priori a serem ajustadas;
e) a capacidade de modelar texto que não passou por uma etapa de pré-processamento.
response: Alternativa A
comment: Tanto o pLSA quanto o LDA visam modelar documentos a partir de tópicos (isto é, seus conjuntos de palavras que melhor os representam) com base em uma abordagem probabilística. Ocorre que o pLSA se trata de um modelo mais simples, limitado em termos de generalização e sofre com overfitting. O LDA evoluiu a partir do pLSA, incorporando uma estrutura probabilística mais rigorosa, sendo mais adequado para tarefas modernas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Saibam que, o pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) não tem capacidade de gerar uma distribuição de tópicos para documentos inéditos, ou seja, tem que ser re-treinado conforme novos documentos são incorporados ao corpus. Isso significa que o modelo aprende distribuições específicas de tópicos apenas para os documentos vistos durante o treinamento. Essa limitação é uma das principais desvantagens do pLSA quando comparado a modelos mais avançados como o Latent Dirichlet Allocation (LDA). Em resumo: ● pLSA aprende “proporções de tópicos” para os documentos. ● LDA faz a mesma coisa, mas com um passo a mais: coloca distribuições sobre essas proporções. Isso transforma o modelo em generativo (consegue lidar com documentos novos) e mais regularizado (menor tendência a overfitting).
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back: Alternativa A - Tanto o pLSA quanto o LDA visam modelar documentos a partir de tópicos (isto é, seus conjuntos de palavras que melhor os representam) com base em uma abordagem probabilística. Ocorre que o pLSA se trata de um modelo mais simples, limitado em termos de generalização e sofre com overfitting. O LDA evoluiu a partir do pLSA, incorporando uma estrutura probabilística mais rigorosa, sendo mais adequado para tarefas modernas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Saibam que, o pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) não tem capacidade de gerar uma distribuição de tópicos para documentos inéditos, ou seja, tem que ser re-treinado conforme novos documentos são incorporados ao corpus. Isso significa que o modelo aprende distribuições específicas de tópicos apenas para os documentos vistos durante o treinamento. Essa limitação é uma das principais desvantagens do pLSA quando comparado a modelos mais avançados como o Latent Dirichlet Allocation (LDA). Em resumo: ● pLSA aprende “proporções de tópicos” para os documentos. ● LDA faz a mesma coisa, mas com um passo a mais: coloca distribuições sobre essas proporções. Isso transforma o modelo em generativo (consegue lidar com documentos novos) e mais regularizado (menor tendência a overfitting).

front: (CEBRASPE (CESPE)/Sup Ped (UNIVESP)/UNIVESP/Geral/2025) Assinale a opção na qual é apresentado um tipo de tecnologia de inteligência artificial que utiliza transformers como tecnologia principal.
a) grafos de arestas
b) análise de componentes principais
c) LLM (large language models)
d) Scikit-learn
e) Jupiter Notebook
response: Alternativa C
comment: Modelos de linguagem de larga escala — como GPT, BERT e T5 — utilizam a arquitetura Transformer como base principal para processar e gerar texto.
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back: Alternativa C - Modelos de linguagem de larga escala — como GPT, BERT e T5 — utilizam a arquitetura Transformer como base principal para processar e gerar texto.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Tecno (LNA)/LNA/Desenvolvimento e Arquitetura de Software/2024) O modelo transformer tem revolucionado a área de inteligência artificial (IA), permitindo uma mudança de paradigma em como a IA pode ser utilizada pela humanidade. Recentemente, a comunidade científica considerou o modelo transformer, seja para textos ou imagens, como um modelo de fundação (foundation model). Em relação ao modelo em questão, assinale a opção correta.
a) Modelos transformers não são capazes de realizar reconhecimento de entidades nomeadas em textos.
b) Modelos transformers não são capazes de realizar a tarefa de resposta a perguntas feitas por texto.
c) O modelo transformer consiste em uma rede neural residual.
d) A principal característica do modelo transformer é a ausência da camada de atenção.
e) No processamento de linguagem natural, modelos transformers são utilizados para realizar tarefas tipo sequence-to-sequence (seq2seq) em textos.
response: Alternativa E
comment: a) Errada. Modelos transformers, como BERT, RoBERTa e GPT, são capazes de realizar tarefas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), ou seja, conseguem identificar entidades como nomes de pessoas, locais, organizações e datas em textos, por exemplo. b) Errada. Modelos transformers, particularmente os produtos BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer), foram projetados para tarefas como resposta a perguntas (Question Answering, QA). Assim, esses modelos podem identificar partes do texto relevantes para responder perguntas específicas e gerar respostas precisas. c) Errada. O transformer já é, por si só, uma arquitetura de rede neural. d) Errada. É o contrário. A camada de atenção é a característica central do modelo transformer, sendo o que o diferencia de arquiteturas anteriores, como RNNs e LSTMs. e) Correta. Modelos transformers, como GPT, são capazes de realizar tarefas do tipo sequence-to-sequence (seq2seq), como tradução automática, onde a entrada é uma sequência (ex.: uma frase em um idioma) e a saída é outra sequência (ex.: a tradução dessa frase em outro idioma).
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back: Alternativa E - a) Errada. Modelos transformers, como BERT, RoBERTa e GPT, são capazes de realizar tarefas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), ou seja, conseguem identificar entidades como nomes de pessoas, locais, organizações e datas em textos, por exemplo. b) Errada. Modelos transformers, particularmente os produtos BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer), foram projetados para tarefas como resposta a perguntas (Question Answering, QA). Assim, esses modelos podem identificar partes do texto relevantes para responder perguntas específicas e gerar respostas precisas. c) Errada. O transformer já é, por si só, uma arquitetura de rede neural. d) Errada. É o contrário. A camada de atenção é a característica central do modelo transformer, sendo o que o diferencia de arquiteturas anteriores, como RNNs e LSTMs. e) Correta. Modelos transformers, como GPT, são capazes de realizar tarefas do tipo sequence-to-sequence (seq2seq), como tradução automática, onde a entrada é uma sequência (ex.: uma frase em um idioma) e a saída é outra sequência (ex.: a tradução dessa frase em outro idioma).

front: (CEBRASPE (CESPE)/AJ TRT10/TRT 10/Apoio Especializado/Comunicação Social/2025) O treinamento de modelos como o ChatGPT envolve bilhões de atualizações nos parâmetros da rede neural a fim de melhorar suas previsões.
response: Certo
comment: O treinamento de modelos grandes como o ChatGPT realmente envolve bilhões de ajustes nos parâmetros da rede neural. Cada ajuste acontece para que o modelo aprenda a prever melhor a próxima palavra ou resposta com base nos dados que recebe. Esse processo é feito repetidamente, em muitas etapas, para que o modelo fique cada vez mais preciso e capaz de entender e gerar textos de forma natural.
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back: Certo - O treinamento de modelos grandes como o ChatGPT realmente envolve bilhões de ajustes nos parâmetros da rede neural. Cada ajuste acontece para que o modelo aprenda a prever melhor a próxima palavra ou resposta com base nos dados que recebe. Esse processo é feito repetidamente, em muitas etapas, para que o modelo fique cada vez mais preciso e capaz de entender e gerar textos de forma natural.

front: (VUNESP/ACE (TCE SP)/TCE SP/Administração/2025) Acerca dos contextos relacionados à inteligência artificial generativa, assinale a alternativa que apresenta o conceito mais adequado à explicação a seguir: “É a prática de criar e ajustar instruções, sem a necessidade de retreinar o modelo, de forma estratégica, para orientá-lo a produzir respostas mais precisas e úteis.”
a) Prompt engineering (engenharia de prompt).
b) Fine-tuning (ajuste fino).
c) Tokenization (tokenização).
d) Explainability (explicabilidade).
e) Hallucination (alucinação).
response: Alternativa A
comment: a) Correta. A Engenharia de Prompt é definida como a técnica de estruturação da consulta (instrução) de forma estratégica para torná-la mais precisa, visando obter o máximo desempenho e melhorar o resultado oferecido pela Inteligência Artificial (IA). Essa prática é essencialmente o ato de criar e ajustar instruções (prompts) para orientar um modelo já treinado, sem a necessidade de treinamento adicional ou fine-tuning (ajuste fino), para que ele produza respostas mais relevantes e de alta qualidade. b) Errada. Fine-tuning (ajuste fino) envolve o processo de retreinar um modelo pré-existente com um conjunto menor e específico de dados para adaptar seu comportamento a uma nova tarefa ou domínio. c) Errada. Tokenization (tokenização) é o processo técnico em que um texto é dividido em unidades menores (tokens) para que o modelo de IA possa processá-los. d) Errada. Explainability (explicabilidade), ou IA Explicável (XAI), refere-se à capacidade de um modelo de IA de explicar seus resultados, ou seja, tornar transparente como uma conclusão foi alcançada. e) Errada. Hallucination (alucinação) refere-se ao fenômeno em que um modelo de IA gera informações falsas ou factualmente incorretas com alta confiança.
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back: Alternativa A - a) Correta. A Engenharia de Prompt é definida como a técnica de estruturação da consulta (instrução) de forma estratégica para torná-la mais precisa, visando obter o máximo desempenho e melhorar o resultado oferecido pela Inteligência Artificial (IA). Essa prática é essencialmente o ato de criar e ajustar instruções (prompts) para orientar um modelo já treinado, sem a necessidade de treinamento adicional ou fine-tuning (ajuste fino), para que ele produza respostas mais relevantes e de alta qualidade. b) Errada. Fine-tuning (ajuste fino) envolve o processo de retreinar um modelo pré-existente com um conjunto menor e específico de dados para adaptar seu comportamento a uma nova tarefa ou domínio. c) Errada. Tokenization (tokenização) é o processo técnico em que um texto é dividido em unidades menores (tokens) para que o modelo de IA possa processá-los. d) Errada. Explainability (explicabilidade), ou IA Explicável (XAI), refere-se à capacidade de um modelo de IA de explicar seus resultados, ou seja, tornar transparente como uma conclusão foi alcançada. e) Errada. Hallucination (alucinação) refere-se ao fenômeno em que um modelo de IA gera informações falsas ou factualmente incorretas com alta confiança.

front: (BFC/TRF 5ª Região/Análise de Sistemas de Informação/2024) Assinale a alternativa que apresenta a principal função da engenharia de prompt no contexto da inteligência artificial (IA) generativa.
a) A engenharia de prompt visa desenvolver novos algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa
b) A engenharia de prompt é responsável por criar instruções detalhadas e formatos específicos que orientam a IA generativa para gerar resultados relevantes e de alta qualidade
c) A engenharia de prompt foca em implementar soluções de hardware para melhorar a performance da IA generativa em termos de processamento
d) A engenharia de prompt trata da integração de diferentes plataformas de IA generativa para maximizar a eficiência na execução de tarefas
response: Alternativa B
comment: Com a engenharia de prompt queremos extrair o melhor desempenho possível de um modelo já treinado, sem necessidade de treinamento adicional ou modificações no modelo. Para isso refinamos a entrada fornecida (o "prompt") para que a saída seja mais alinhada às expectativas.
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back: Alternativa B - Com a engenharia de prompt queremos extrair o melhor desempenho possível de um modelo já treinado, sem necessidade de treinamento adicional ou modificações no modelo. Para isso refinamos a entrada fornecida (o "prompt") para que a saída seja mais alinhada às expectativas.

front: (FGV - AFFC (STN)//Transformação Digital/2024) Na área de Engenharia de Prompt, várias técnicas são usadas para melhorar a capacidade de modelos de linguagem em entender e responder perguntas complexas ou realizar tarefas específicas. Com base na compreensão dessas técnicas, avalie se as seguintes afirmações são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Zero-Shot Prompting é uma técnica que requer um grande conjunto de exemplos específicos para treinar o modelo antes de ser capaz de realizar uma tarefa ou responder a uma pergunta.
( ) Chain-of-Thought (COT) envolve instruir o modelo de linguagem para decompor um problema complexo em etapas menores e mais gerenciáveis, detalhando o processo de raciocínio para chegar à resposta.
( ) Few-Shot Prompting utiliza apenas alguns exemplos selecionados para guiar o modelo na execução de uma tarefa, demonstrando como realizar a tarefa com um número limitado de referências.
( ) Zero-Shot COT combina a técnica de Chain-of-Thought com a abordagem Zero-Shot, permitindo que o modelo decomponha e resolva problemas complexos sem a necessidade de exemplos específicos de treinamento prévio. As afirmativas são, respectivamente,
a) V – V – V – F.
b) V – F – F – V.
c) V – F – F – F.
d) F – F – V – V.
e) F – V – V – V.
response: Alternativa E
comment: ( Falsa ) Zero-Shot Prompting não requer exemplos específicos para realizar uma tarefa. Em vez disso, o modelo utiliza seu conhecimento pré-treinado e interpreta diretamente a instrução fornecida no prompt. ( Verdadeira ) Com a técnica de Chain-of-Thought decompomos o problemas em uma sequência de passos lógicos, auxiliando o raciocínio padrão do modelo. Essa abordagem é particularmente útil em problemas que exigem múltiplas etapas para serem resolvidos. ( Verdadeira ) No Few-Shot Prompting fornecemos ao modelo um pequeno conjunto de exemplos relevantes como parte do prompt para "ensinar" em como realizar a tarefa desejada, funcionando como uma instrução. ( Verdadeira ) Aqui o examinador decidiu ser criativo. Bom, com o Zero-Shot COT combina a técnica de Chain-of-Thought com a abordagem Zero-Shot, resolvendo problemas complexos de forma estruturada, mesmo sem exemplos explícitos no prompt.
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back: Alternativa E - ( Falsa ) Zero-Shot Prompting não requer exemplos específicos para realizar uma tarefa. Em vez disso, o modelo utiliza seu conhecimento pré-treinado e interpreta diretamente a instrução fornecida no prompt. ( Verdadeira ) Com a técnica de Chain-of-Thought decompomos o problemas em uma sequência de passos lógicos, auxiliando o raciocínio padrão do modelo. Essa abordagem é particularmente útil em problemas que exigem múltiplas etapas para serem resolvidos. ( Verdadeira ) No Few-Shot Prompting fornecemos ao modelo um pequeno conjunto de exemplos relevantes como parte do prompt para "ensinar" em como realizar a tarefa desejada, funcionando como uma instrução. ( Verdadeira ) Aqui o examinador decidiu ser criativo. Bom, com o Zero-Shot COT combina a técnica de Chain-of-Thought com a abordagem Zero-Shot, resolvendo problemas complexos de forma estruturada, mesmo sem exemplos explícitos no prompt.

front: (CEBRASPE (CESPE)/ERM (ANM)/ANM/Tecnologia da Informação/Ciência de Dados/2025) Um prompt é um conjunto de instruções que o modelo generativo utiliza para prever a resposta desejada.
response: Certo
comment: Um prompt é justamente o conjunto de instruções, perguntas ou informações que você dá para o modelo generativo, como o ChatGPT, para que ele responda.
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back: Certo - Um prompt é justamente o conjunto de instruções, perguntas ou informações que você dá para o modelo generativo, como o ChatGPT, para que ele responda.

front: (IBFC/AJ TRF5/TRF 5/Apoio Especializado/Análise de Sistemas de Informação/2024) Assinale a alternativa correta sobre a importância da criação de prompts detalhados para obter resultados úteis de uma Inteligência Artificial (IA) generativa.
a) Prompts detalhados ajudam a IA generativa a prever a melhor saída com base em treinamentos anteriores, gerando resultados mais precisos e relevantes
b) Prompts detalhados são importantes para garantir que a IA generativa opere com maior velocidade, reduzindo o tempo de resposta
c) Prompts detalhados são necessários para a IA generativa realizar análises estatísticas complexas e otimizar seus modelos de linguagem
d) Prompts detalhados são utilizados para atualizar os modelos de machine learning da IA generativa com novos dados de treinamento
response: Alternativa A
comment: a) Correta. Prompts detalhados ajudam a IA generativa a entender melhor o que é pedido, permitindo que ela use o conhecimento que já tem para gerar respostas mais precisas e relevantes. Ou seja, quanto mais claro for o pedido, melhor será o resultado. b) Errada. Embora prompts detalhados melhorem a qualidade da resposta, eles não influenciam diretamente a velocidade com que a IA responde. A rapidez depende mais do sistema e da infraestrutura do que do conteúdo do prompt. c) Errada. Prompts detalhados ajudam a IA a responder bem, mas não são usados para que a IA faça análises estatísticas complexas ou otimize seus próprios modelos. Isso depende mais de como foi feito seu treinamento. d) Errada. Prompts detalhados não atualizam o modelo da IA com novos dados. A atualização do modelo acontece em etapas de treinamento feitas por especialistas.
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back: Alternativa A - a) Correta. Prompts detalhados ajudam a IA generativa a entender melhor o que é pedido, permitindo que ela use o conhecimento que já tem para gerar respostas mais precisas e relevantes. Ou seja, quanto mais claro for o pedido, melhor será o resultado. b) Errada. Embora prompts detalhados melhorem a qualidade da resposta, eles não influenciam diretamente a velocidade com que a IA responde. A rapidez depende mais do sistema e da infraestrutura do que do conteúdo do prompt. c) Errada. Prompts detalhados ajudam a IA a responder bem, mas não são usados para que a IA faça análises estatísticas complexas ou otimize seus próprios modelos. Isso depende mais de como foi feito seu treinamento. d) Errada. Prompts detalhados não atualizam o modelo da IA com novos dados. A atualização do modelo acontece em etapas de treinamento feitas por especialistas.

front: (IBFC/AJ TRF5/TRF 5/Apoio Especializado/Análise de Sistemas de Informação/2024) Assinale a alternativa que apresenta o papel de um prompt na interação com a inteligência artificial (IA) generativa.
a) Um prompt é um conjunto de algoritmos usados para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa
b) Um prompt é um texto em linguagem natural que orienta a IA generativa a executar uma tarefa específica, gerando novos conteúdos com base em modelos de machine learning pré-treinados
c) Um prompt é uma interface de usuário que facilita a comunicação entre humanos e sistemas de IA generativa sem a necessidade de linguagem natural
d) Um prompt é um mecanismo de armazenamento de dados que armazena informações geradas por modelos de IA para posterior análise
response: Alternativa B
comment: a) Errada. Um prompt não é um conjunto de algoritmos. Ele é apenas o texto ou comando que damos para que a IA gere uma resposta. b) Correta. O prompt é a instrução em linguagem natural (ou seja, em um texto simples, como uma pergunta ou pedido) que é dada ao modelo de IA para que ele gere uma resposta com base no que foi aprendido durante o treinamento. c) Errada. Um prompt não é uma interface. Embora possa ser digitado em uma interface (como uma caixa de texto), o prompt em si é o conteúdo textual, não a ferramenta usada para escrevê-lo. d) Errada. Um prompt não armazena dados. Ele serve apenas para orientar a IA na criação de respostas.
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back: Alternativa B - a) Errada. Um prompt não é um conjunto de algoritmos. Ele é apenas o texto ou comando que damos para que a IA gere uma resposta. b) Correta. O prompt é a instrução em linguagem natural (ou seja, em um texto simples, como uma pergunta ou pedido) que é dada ao modelo de IA para que ele gere uma resposta com base no que foi aprendido durante o treinamento. c) Errada. Um prompt não é uma interface. Embora possa ser digitado em uma interface (como uma caixa de texto), o prompt em si é o conteúdo textual, não a ferramenta usada para escrevê-lo. d) Errada. Um prompt não armazena dados. Ele serve apenas para orientar a IA na criação de respostas.

front: (CEBRASPE (CESPE)/STJ//2024) RAG (retrieval augmented generation) é o processo de recuperar informações contextuais relevantes de uma fonte de dados e integrá-las ao prompt do usuário em um modelo de linguagem, melhorando-se a qualidade da resposta gerada
response: Certo
comment: O RAG (Retrieval-Augmented Generation) recupera informações relevantes de uma fonte externa e as integra ao prompt de um modelo de linguagem para melhorar a precisão das suas respostas geradas.
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back: Certo - O RAG (Retrieval-Augmented Generation) recupera informações relevantes de uma fonte externa e as integra ao prompt de um modelo de linguagem para melhorar a precisão das suas respostas geradas.

front: (CESGRANRIO/BNDES/Ciência de Dados/2024) Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG). Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?
a) Compara a resposta da LLM aos documentos recuperados para verificar seu alinhamento com a resposta desejada.
b) Refina a LLM previamente com base nos documentos, evitando custos adicionais por contexto.
c) Realiza uma tarefa de recuperação de informação para selecionar as partes de documentos que devem ser enviadas dentro do contexto.
d) Revisa localmente todas as possibilidades combinatórias das partes de documentos escolhendo um número mínimo ótimo, reduzindo assim o custo de análise.
e) Usa chamadas recursivas a LLM para enviar todas as partes necessárias do documento.
response: Alternativa C
comment: A técnica RAG utiliza uma etapa de recuperação (retrieval) para buscar informações relevantes em bases de dados externas, selecionando as partes mais relevantes desses documentos para serem enviadas ao modelo como parte do prompt. Com isso, garantimos que a LLM trabalhe apenas com informações específicas ao problema, evitando o envio de dados irrelevantes que ocupariam tokens desnecessários, diminuindo, consequentemente, o custo do uso da API da LLM. OBS: Quando fazemos uma chamada via API a um modelo comercial, como o ChatGPT, usualmente os provedores calculam o custo baseado no número de tokens processados em cada interação.
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back: Alternativa C - A técnica RAG utiliza uma etapa de recuperação (retrieval) para buscar informações relevantes em bases de dados externas, selecionando as partes mais relevantes desses documentos para serem enviadas ao modelo como parte do prompt. Com isso, garantimos que a LLM trabalhe apenas com informações específicas ao problema, evitando o envio de dados irrelevantes que ocupariam tokens desnecessários, diminuindo, consequentemente, o custo do uso da API da LLM. OBS: Quando fazemos uma chamada via API a um modelo comercial, como o ChatGPT, usualmente os provedores calculam o custo baseado no número de tokens processados em cada interação.