Questão nº 69

Questão de Estatística · FGV MP-SC 2022 (nº 69)

FGV2022Analista de Dados e PesquisasEstatística
Gabarito: Cver comentário ↓

Um modelo semântico vetorial foi criado com a seguinte definição:
v(w)i=tf(w,di)idf(w,D)v(w)_i = tf(w, d_i) \cdot idf(w, D)
onde vv é o vetor correspondente à palavra ww, did_i é o i-ésimo documento da coleção DD de artigos da Wikipédia, ordenados alfabeticamente por título, e tftf e idfidf são, respectivamente, as funções de frequência de termo e inverso da frequência em documentos.
A alternativa que classifica corretamente o modelo acima descrito e apresenta a razão correta para a classificação é:

Resposta comentada

Gabarito Alternativa C

O conceito-chave é: em semântica vetorial explícita, cada dimensão do vetor tem um significado claro e pré-definido (aqui, a dimensão ii é o documento did_i). Em modelos latentes (como LSA), as dimensões são tópicos abstratos, sem interpretação direta.

  • (A) Incorreta: v(w)v(w) não descreve tópicos, mas sim a importância da palavra em cada documento específico; a distribuição é sobre documentos, não sobre tópicos latentes.
  • (B) Incorreta: vetores densos (com poucos zeros) não definem latência; o modelo TF-IDF é esparso e explícito, e densidade não é critério de classificação.
  • (C) Correta: o modelo é explícito porque cada dimensão ii do vetor corresponde a um documento did_i da coleção, dando interpretação intrínseca e direta a cada coordenada (o valor é tfidftf \cdot idf para aquele documento).
  • (D) Incorreta: ser não supervisionado não torna o modelo latente; TF-IDF é não supervisionado, mas as dimensões são observáveis e nomeáveis (documentos).
  • (E) Incorreta: ser específico a um corpus é característica de qualquer modelo vetorial (inclusive latentes); a especificidade não é o que define a natureza explícita ou latente.

Armadilha da banca (distrator mais tentador, B): a pegadinha está em associar "vetores densos" a "latente". Na verdade, latência se refere a dimensões ocultas/não observáveis (como tópicos), e não à densidade dos vetores. O TF-IDF produz vetores esparsos (muitos zeros), mas mesmo que fossem densos, continuariam explícitos, pois cada posição ainda representaria um documento conhecido.

Fonte: FGV MP-SC 2022 Analista de Dados e Pesquisas (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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