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Questão de Banco de Dados — Banco de Dados Textuais — FCC 2025

Banco de DadosBanco de Dados Textuais
Código
fc073209
Banca
FCC
Órgão
Prefeitura de São Paulo - SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação
Para verificar ocorrências importantes em documentos processuais de munícipes, tais como possíveis informações com petições e arrazoados incoerentes nos processos, a equipe de Analistas de uma Prefeitura aplicou a técnica de text mining utilizando, adequadamente, os métodos de
  1. ATokenização e Análise de Imagens.
  2. BWord-recognize e Análise de Sentimentos.
  3. CWord-Recognize e Verifying Skills.
  4. DRedes Nominais e Tokenização.
  5. ETopic Modeling e Análise de Sentimentos.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — Topic Modeling e Análise de Sentimentos.

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”.

Text Mining — Técnicas de Mineração de Texto

Gabarito: letra E. A questão cobra o conhecimento de métodos aplicáveis à mineração de texto (text mining) em documentos processuais. As técnicas que se encaixam são Topic Modeling (modelagem de tópicos) e Análise de Sentimentos, ambas clássicas na extração de padrões e opiniões de textos não estruturados. As demais alternativas misturam conceitos inadequados, termos inventados ou etapas de pré-processamento.

A mineração de texto é um ramo da mineração de dados voltado para fontes textuais não estruturadas (como petições e arrazoados). Seu objetivo é descobrir conhecimento útil por meio de técnicas como classificação, clusterização, sumarização, análise de sentimentos e modelagem de tópicos.

Técnica

Categoria

Descrição

Exemplo de Aplicação

Topic Modeling

Mineração de texto

Identifica automaticamente tópicos/assuntos em coleções de documentos

Agrupar petições por tema (ex.: saúde, tributário)

Análise de Sentimentos

Mineração de texto

Avalia polaridade (positiva/negativa/neutra) ou emoções em textos

Detectar tom incoerente em arrazoados processuais

Tokenização

Pré-processamento

Quebra texto em unidades (tokens)

Etapa preparatória, não método de mineração

Análise de Imagens

Visão computacional

Processa dados visuais

Inaplicável a textos processuais

Word-recognize

Termo inventado

Não é técnica reconhecida

Verifying Skills

Termo inventado

Não é técnica reconhecida

Redes Nominais

Termo atípico

Possível referência a redes de palavras

Não é técnica padrão de text mining

Alternativa A — ❌ Incorreta

A tokenização é um pré-processamento (quebra do texto em tokens), não um método de mineração em si. Já a análise de imagens é voltada para dados visuais, não textuais.

Alternativa B — ❌ Incorreta

"Word-recognize" não é um termo técnico reconhecido em mineração de texto. A análise de sentimentos é válida, mas isoladamente não forma uma resposta completa (a alternativa exige dois métodos).

Alternativa C — ❌ Incorreta

Tanto "Word-Recognize" quanto "Verifying Skills" não são técnicas de mineração de texto — são expressões sem significado na área.

Alternativa D — ❌ Incorreta

"Redes Nominais" não é uma técnica padrão de text mining (pode remeter a redes de palavras, mas é atípico). Tokenização, como dito, é apenas pré-processamento.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

  • Topic Modeling: identifica automaticamente os assuntos (tópicos) presentes em uma coleção de documentos, permitindo agrupar textos por conteúdo. Algoritmos como LDA (Latent Dirichlet Allocation) são comuns.

  • Análise de Sentimentos: avalia a polaridade (positiva, negativa, neutra) ou emoções expressas no texto, sendo útil para detectar incoerências ou tom de petições.

Ambas são técnicas consolidadas e aplicadas simultaneamente em mineração de texto.

Gabarito: letra E

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