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PUC-MINAS
Durante a prática de mineração de texto na área de saúde, o pré-processamento inicial de dados, como a tokenização e remoção de pontuação, é essencial para análises subsequentes. Este processo permite que palavras sejam contadas de maneira efetiva, formando a base para cálculos mais avançados de frequência e relevância, fundamentais na interpretação de informações clínicas e pesquisa em saúde. Avalie as afirmações a seguir e a relação proposta entre elas. I - A tokenização é suficiente para capturar a relevância sem a necessidade de normalizar a frequência dos termos. PORQUE II - A remoção de pontuação garante a precisão dos cálculos de frequência em documentos textuais. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Grupo de escolhas da pergunta As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. A Asserção I é uma proposição falsa, e a Asserção II é uma proposição verdadeira. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. As asserções I e II
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Gabriela Candida Cunha

há 2 semanas

Respostas

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há 2 semanas

Vamos analisar as asserções: I - "A tokenização é suficiente para capturar a relevância sem a necessidade de normalizar a frequência dos termos." Essa afirmação é falsa. A tokenização apenas separa o texto em unidades (tokens), mas para capturar a relevância dos termos, normalmente é necessário normalizar a frequência (por exemplo, usando TF-IDF), pois a simples contagem não reflete a importância relativa dos termos. II - "A remoção de pontuação garante a precisão dos cálculos de frequência em documentos textuais." Essa afirmação é verdadeira. A remoção de pontuação evita que símbolos sejam contados como tokens, o que melhora a precisão na contagem de palavras. Portanto, a alternativa correta é: A Asserção I é uma proposição falsa, e a Asserção II é uma proposição verdadeira.

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