Uma organização de notícias online quer melhorar sua capaci...

A alternativa correta é a D. Vamos entender por quê.

O tema da questão está centrado na necessidade de categorizar automaticamente artigos em tópicos relevantes utilizando conteúdo textual não estruturado. Para resolver essa questão, é essencial compreender conceitos de Data Mining e Processamento de Linguagem Natural (PLN), especificamente no contexto de aprendizado de máquina.

Justificativa da alternativa correta (D):

A alternativa D sugere o uso de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, como o LDA (Latent Dirichlet Allocation). O LDA é uma técnica amplamente utilizada para a descoberta automática de tópicos em grandes coleções de documentos. Ele é eficaz porque identifica padrões e distribuições de palavras que ocorrem juntas frequentemente, permitindo a categorização sem a necessidade de conjuntos de dados previamente etiquetados. Portanto, para uma organização de notícias que deseja categorizar artigos sem rótulos prévios, o LDA é uma escolha ideal.

Análise das alternativas incorretas:

A: A utilização de técnicas de tokenização e análise de frequência de termos é uma abordagem válida para entender a distribuição de palavras, mas é limitada para categorização automática de tópicos, pois apenas quantifica termos sem considerar a semântica e contexto mais profundo que o LDA pode capturar.

B: Implementar um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional e usar consultas SQL para classificação é ineficaz para categorização automática de textos. Bancos de dados relacionais são ótimos para armazenamento e recuperação direta, mas não são projetados para processamento e descoberta de padrões em textos não estruturados.

C: Aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs) é mais adequada para processamento de imagens e não de texto. Embora CNNs sejam poderosas, sua aplicação para categorizar textos por meio de imagens associadas não é prática ou eficiente para a tarefa principal explicitada no contexto da questão.

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