Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FGV 2025
Noções de Informática›Inteligência Artificial e Automação
Código
fg120023
Banca
FGV
Órgão
SEDUC-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas)
O Processamento de Linguagem Natural - PLN é uma área da ciência da computação e subárea da Inteligência Artificial - IA, que estuda como os computadores podem entender e processar a linguagem humana. Para tal, nessa área estão envolvidos diversos processos, dentre os quais os mais comuns são: o de ____, que divide um texto em tokens (unidades significativas: frases, palavras ou símbolos); o de ____, que reduz uma palavra à sua forma básica; o de ____, que atribui uma categoria gramatical a cada token; o de______, que identifica entidades nomeadas em um texto; e o de ______, que analisa a estrutura sintática de um texto.Em sequência, as palavras-chave que completam corretamente essas lacunas são:
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 – Técnicas de Pré-processamento
Gabarito: letra D. A sequência correta das cinco tarefas de PLN, descritas no enunciado, é: Tokenization (divisão em tokens), Stemming (redução à forma básica), POS Tagging (atribuição de classe gramatical), NER (reconhecimento de entidades nomeadas) e Parsing (análise sintática). Essa ordem corresponde exatamente à apresentada no conteúdo de apoio sobre PLN, que lista cada técnica com sua definição.
A questão exige o conhecimento da definição de cada etapa do processamento de linguagem natural e sua ordem lógica (embora a ordem não seja rígida, a banca segue a sequência clássica). A alternativa D é a única que apresenta Tokenization, Stemming, POS Tagging, NER e Parsing nessa exata sequência.
1TokenizationDivide texto em tokens
2StemmingReduz à forma básica
3POS TaggingAtribui classe gramatical
4NERIdentifica entidades nomeadas
5ParsingAnalisa estrutura sintática
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Alternativa A – ❌ Incorreta
Inicia com Stemming (deveria ser Tokenization) e termina com Tokenization (deveria ser Parsing). A ordem está completamente invertida, não correspondendo à sequência padrão.
Alternativa B – ❌ Incorreta
Começa com POS Tagging, seguido de NER, Parsing, Tokenization e Stemming. Novamente, nenhuma das posições respeita a ordem esperada.
Alternativa C – ❌ Incorreta
Inicia com NER, depois Parsing, Tokenization, Stemming e POS Tagging. A sequência também está trocada.
Alternativa D – ✅ Correta ⟵ GABARITO
Apresenta exatamente a ordem: Tokenization → Stemming → POS Tagging → NER → Parsing. Todas as definições coincidem com as descrições do enunciado.
Alternativa E – ❌ Incorreta
Inicia com Parsing (análise sintática), depois Stemming, POS Tagging, Tokenization e NER. A ordem está embaralhada.
PEGA ESSA DICA!
Para memorizar a sequência, pense no fluxo: primeiro o texto é tokenizado (quebrado em partes), depois as palavras são reduzidas à forma básica (stemming), então cada token é classificado gramaticalmente (POS), depois entidades nomeadas são identificadas (NER) e por fim a estrutura da frase é analisada (parsing). Essa progressão do mais simples ao mais complexo ajuda a fixar.