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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2026

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce229754
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCU
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo/ Orientação: Auditoria de Tecnologia da Informação
Acerca de aplicações do processamento de linguagem natural (PNL) e da teoria de sistemas multiagentes, julgue o item subsequente.Modelos supervisionados de reconhecimento de entidades nomeadas dependem de textos previamente anotados com categorias como pessoa, organização e local para que o algoritmo aprenda a identificar esses tipos de informação em novos textos.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Processamento de Linguagem Natural: Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Gabarito: ✅ CERTO. A afirmação está correta. Modelos supervisionados de reconhecimento de entidades nomeadas (NER) dependem de textos previamente anotados com categorias como pessoa, organização e local para que o algoritmo aprenda a identificar esses tipos de informação em novos textos. Esse é o fundamento do aprendizado supervisionado: o modelo é treinado com exemplos rotulados para generalizar o padrão.

No NER supervisionado, utilizam-se corpora como CoNLL-2003 ou OntoNotes, onde cada token é etiquetado manualmente com a entidade correspondente. Durante o treinamento, o algoritmo ajusta seus parâmetros para minimizar o erro entre suas predições e os rótulos verdadeiros. Uma vez treinado, o modelo pode ser aplicado a textos não vistos para extrair entidades.

  1. 1Corpus anotado (CoNLL/OntoNotes)
  2. 2Tokens etiquetados manualmente
  3. 3Treinamento: ajuste de parâmetros
  4. 4Modelo aplicado a novos textos
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Embora existam abordagens não supervisionadas (baseadas em regras ou clustering) e semi-supervisionadas, a afirmação trata especificamente de modelos supervisionados, que de fato requerem dados anotados. Em provas, fique atento a termos como "anotados", "rotulados" ou "exemplos pré-classificados" — eles indicam aprendizado supervisionado.

Gabarito: ✅ CERTO

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