O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente u...

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Q1933592
Estatística Inferência estatística , Métodos de estimação ,
Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: MPE-SC Prova: FGV - 2022 - MPE-SC - Analista de Dados e Pesquisa |
Q1933592 Estatística
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:
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letra B

A resposta do analista está correta. Uma das características que tornam o Latent Dirichlet Allocation (LDA) mais flexível em comparação com o modelo Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) é sua capacidade de inferir a distribuição de tópicos para documentos inéditos. Enquanto o pLSA requer que os documentos estejam presentes no conjunto de treinamento para atribuir uma distribuição de tópicos, o LDA é capaz de generalizar e inferir as distribuições de tópicos mesmo para documentos que não foram vistos durante o treinamento. Isso significa que o LDA é mais adequado para lidar com novos documentos ou para aplicação em cenários onde novos documentos são frequentemente adicionados ao corpus de texto.

chatGPT

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