Algoritmos fuzzy matching em processamento de linguagem natu...

Alternativa correta: A - amputar

Vamos entender por que a alternativa A está correta e as demais não estão.

Os algoritmos de fuzzy matching são fundamentais no processamento de linguagem natural (PLN). Eles permitem encontrar correspondências aproximadas entre strings, lidando com variações ortográficas, erros de digitação e outras discrepâncias.

Um dos métodos utilizados nesses algoritmos é a Similaridade de Jaccard. Este método mede a proporção de elementos comuns entre dois conjuntos de strings. Para calcular a Similaridade de Jaccard entre duas palavras, comparamos as sequências de caracteres n-gramas que ambas possuem.

Analisando a alternativa A: "amputar"

Para resolver a questão, é necessário entender que a palavra com maior valor da Similaridade de Jaccard terá a maior proporção de caracteres em comum com a palavra "computador".

Comparando "computador" com "amputar":

- Tanto "computador" quanto "amputar" possuem as letras "a", "m", "p", "u", "t" e "r".

- A similaridade de Jaccard calcula o número de caracteres comuns dividido pelo número total de caracteres únicos em ambas as palavras combinadas.

- Como "amputar" e "computador" compartilham muitos caracteres, a Similaridade de Jaccard entre elas é mais alta que com as outras opções.

Analisando as alternativas incorretas:

Alternativa B: "amplificador"

- Embora "amplificador" também compartilhe alguns caracteres com "computador" (como "a", "m", "p", e "r"), possui muitos caracteres adicionais que não aparecem em "computador", o que reduz a similaridade.

Alternativa C: "calcular"

- "Calcular" tem poucas letras em comum com "computador" (somente "c", "a", "l", e "r"), resultando em uma menor Similaridade de Jaccard.

Alternativa D: "deputado"

- "Deputado" compartilha poucos caracteres com "computador" (somente "d", "e", "u", "t", "o"), o que faz a similaridade ser menor.

Alternativa E: "senador"

- "Senador" compartilha ainda menos caracteres com "computador" (somente "o", "n", "a", "d", "r"), resultando na menor similaridade entre todas as alternativas.

Portanto, a palavra "amputar" (alternativa A) apresenta a maior similaridade de Jaccard quando comparada com "computador", devido ao maior número de caracteres em comum.

Similaridade de Jaccard = Valor da interceção / Valor da união

Tropa que foi em Calcular -->

Sabe quando você tá no ônibus 7:30 esbarrando idosos para tentar chegar no trabalho e vai pesquisar algo? Sempre sai aquela letrinha errada, "lenp brega as melhores".

Ainda bem que temos o famoso "fuzzy matching" que é qualquer algoritmo que busca similaridades em conjuntos de dados. No nosso caso, o conjunto de dados é uma palavra, e uma palavra é nada mais nada menos que uma lista de caracteres.

Alguns algoritmos levam em consideração a posição dos caracteres, "rato" e "rota", nesse caso, teria -2 de índice. Outros, como o de similaridade de Jaccard, leva em conta apenas os caracteres em si, então "rato" e "rota" teria -1 como índice.

Além disso, o índice de Jaccard leva em conta o tamanho das listas, então ele se dá pela razão entre elementos em comum e todos os elementos.

A - Vamos imaginar que [c, o, m, p, u, t, a, d, o, r] é nossa lista base, agora vamos ver quantos elementos "amputar" compartilha, todos! Então a parte de cima da divisão será [a, m, p, u, t, a, r] e a de baixo, amputar mais os elementos de computador que não estão em amputar: [a, m, p, u, t, a, r, d, o, c], logo, o índice é 7/10.

B - [c, o, m, p, u, t, a, d, o, r] e [a, m, p, l, i, f, i, c, a, d, o, r]. Quais elementos as duas listas compartilham? [c, o, p, a, d, o, r], e qual a junção das listas? [c, o, m, p, u, t, a, d, o, r, l, i, f]. O índice é 7/13.

C - 4/8

D - 7/11

E - 4/13

Como podemos notar, a menor razão de termos em comum por termos totais é a letra A, amputar.