Considerando a linguagem Python, as bibliotecas NLTK e Pand...

A alternativa correta é: C - certo.

Vamos entender melhor essa questão e o motivo pelo qual a alternativa é correta.

Primeiro, é importante conhecer os conceitos básicos de processamento de linguagem natural (NLP) e o propósito das bibliotecas mencionadas.

NLTK (Natural Language Toolkit) é uma biblioteca em Python que fornece ferramentas para trabalhar com textos humanos e aplicar técnicas de processamento de linguagem natural (NLP). Seu objetivo principal é facilitar a manipulação e análise de dados textuais, oferecendo funcionalidades como tokenização, stemming, lematização, classificação, tradução de corpora, entre outras.

A questão aborda diretamente esta definição ao afirmar que o objetivo principal da biblioteca NLTK é realizar o processamento de linguagem natural (NLP) em textos. Esta afirmação está correta, pois, de fato, esta é a principal função da biblioteca.

Agora, vamos analisar as alternativas:

Alternativa C - certo: Esta é a alternativa correta. Como já explicado, a biblioteca NLTK tem como principal objetivo realizar o processamento de linguagem natural (NLP) em textos.

Alternativa E - errado: Esta alternativa não está presente na questão, mas se estivesse, seria incorreta. A afirmação de que a NLTK não tem como objetivo o NLP seria falsa, pois contradiz a definição e função principais da biblioteca.

Portanto, a afirmação da questão está correta, e a alternativa correta é C. Para acertar este tipo de questão, é crucial ter conhecimento sobre as funcionalidades e objetivos das bibliotecas e ferramentas frequentemente utilizadas em linguagens de programação, especialmente em Python.

Continue estudando as bibliotecas mais comuns em Python e R, como Pandas, que é amplamente utilizada para análise de dados, e as diversas bibliotecas dedicadas ao NLP. Isso garantirá que você esteja bem preparado para questões similares em concursos públicos.

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O principal objetivo da biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) em Python é facilitar o processamento de linguagem natural (NLP). Ela oferece uma ampla gama de ferramentas para análise de textos, como:

• Tokenização (dividir um texto em palavras ou sentenças)
• Etiquetagem de partes do discurso (analisar a função gramatical de cada palavra)
• Análise sintática (análise da estrutura das sentenças)
• Stemização e lematização (redução de palavras às suas raízes)
• Modelagem de texto (trabalhar com modelos probabilísticos, como N-gramas)
• Análise de sentimentos e outras tarefas de mineração de texto

A NLTK é amplamente utilizada tanto em ambientes acadêmicos quanto em projetos práticos que envolvem compreensão e manipulação de grandes volumes de dados textuais.