Questão nº 167

Questão de Inteligência Artificial · CEBRASPE TCU 25 AUFC 2025 (nº 167)

CEBRASPE2025Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo / Orientação: Auditoria de Tecnologia da InformaçãoInteligência Artificial

Acerca de aplicações do processamento de linguagem natural (PNL) e da teoria de sistemas multiagentes, julgue os itens subsequentes.


Modelos supervisionados de reconhecimento de entidades nomeadas dependem de textos previamente anotados com categorias como pessoa, organização e local para que o algoritmo aprenda a identificar esses tipos de informação em novos textos.

Resposta comentada

Conceito-chave: No reconhecimento de entidades nomeadas (NER), um modelo supervisionado aprende com exemplos prontos: ele recebe textos onde as entidades (como "João" → pessoa, "Brasil" → local) já foram marcadas manualmente, e usa esses exemplos para "descobrir" o padrão e aplicar em textos novos. Sem essa anotação prévia, o modelo não teria como saber o que é uma entidade.

  • Correta: Certo. A frase descreve exatamente o funcionamento do NER supervisionado: depende de dados anotados (com categorias como pessoa, organização, local) para treinar o algoritmo, e depois ele generaliza para textos inéditos.

Fica de olho: A banca pode trocar "supervisionado" por "não supervisionado" ou "auto-supervisionado" — nesses casos, o modelo não usa anotações manuais, mas sim padrões estatísticos ou regras para agrupar entidades sem rótulos prévios. Se o item disser que NER supervisionado dispensa anotação, está errado.

Fonte: CEBRASPE TCU 25 AUFC 2025 Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo / Orientação: Auditoria de Tecnologia da Informação. Reproduzida para fins de estudo.

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