Ao criar um índice para um corpus de notícias políticas,
um pesquisador decidiu usar o modelo vetorial com a medida TF-IDF.
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada
de várias formas, com a característica comum de calcular
o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo

Question

Ao criar um índice para um corpus de notícias políticas,
um pesquisador decidiu usar o modelo vetorial com a medida TF-IDF.
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada
de várias formas, com a característica comum de calcular
o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo   Alternativa A: esteja ou não esteja em um documento. Ou Alternativa B: tenha um peso diretamente proporcional à sua
frequência no documento e inversamente proporcional à sua frequência nos documentos do corpus. Ou Alternativa C: tenha um peso inversamente proporcional à sua frequência no documento e diretamente proporcional à
sua frequência nos documentos do corpus. Ou Alternativa D: seja representado por um vetor que indica um conjunto de outros termos que possuem o mesmo conceito
semântico. Ou Alternativa E: seja representado por um vetor que é a soma das representações dos embeddings de todos os termos do
documento.

Francisco Eduardo de Castro · Accepted Answer

Alternativa [B] tenha um peso diretamente proporcional à sua
frequência no documento e inversamente proporcional à sua frequência nos documentos do corpus. A medida TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) é uma técnica usada na recuperação de informação e mineração de texto para avaliar a importância de uma palavra em um documento que faz parte de uma coleção ou corpus. O TF-IDF aumenta proporcionalmente à frequência do termo no documento (Term Frequency - TF) e diminui com o aumento do número de documentos no corpus que contêm o termo (Inverse Document Frequency - IDF). Isso significa que os termos que aparecem frequentemente em um documento, mas raramente no corpus, recebem uma pontuação alta, destacando sua importância única no documento específico em relação à coleção inteira. Portanto, a característica comum da medida TF-IDF é que ela calcula o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo. Gabarito: Letra B) tenha um peso diretamente proporcional à sua frequência no documento e inversamente proporcional à sua frequência nos documentos do corpus.

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