Questão de Sistemas de Informação — Sistemas de Informação — FUVEST 2025
Sistemas de InformaçãoSistemas de Informação
- Código
- qg502442
- Banca
- FUVEST
- Órgão
- USP
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista de Sistemas
Uma plataforma de e-commerce deseja analisar automaticamente as avaliações deixadas pelos clientes nos produtos para determinar se são positivas ou negativas. Para isso, a equipe de ciência de dados está treinando um modelo de aprendizado de máquina para análise de sentimentos.Dado que as avaliações são textos não estruturados, a equipe experimentou diferentes métodos de representação vetorial para transformar os textos em formatos que o modelo pode processar. Após testar diferentes abordagens, eles obtiveram os seguintes resultados em um modelo de classificação de sentimentos:
Com base nos resultados apresentados, assinale a alternativa que descreve a melhor escolha de representação vetorial para este problema e sua justificativa.
Com base nos resultados apresentados, assinale a alternativa que descreve a melhor escolha de representação vetorial para este problema e sua justificativa.- ABag of Words é a melhor escolha, pois obteve a maior acurácia nos dados de treinamento, garantindo que o modelo tenha aprendido melhor os padrões do conjunto de dados.
- BTF-IDF é superior às outras técnicas, pois atribui pesos mais altos às palavras raras e, por isso, obteve um pequeno ganho de acurácia nos dados de teste em comparação ao BoW.
- CWord2Vec (CBOW) é inferior ao BoW e ao TF-IDF, pois não captura bem as características estatísticas das palavras, o que resulta em modelos menos precisos para tarefas de classificação de sentimentos.
- DBag of Words e Word2Vec devem ser combinados para obter um modelo híbrido, pois BoW traz alta acurácia e Word2Vec melhora a generalização, compensando as fraquezas de cada abordagem.
- EBERT (Transformers) é a melhor escolha, pois teve desempenho mais equilibrado entre os dados de treinamento e teste, indicando que o modelo não está sofrendo de sobreajuste e captura melhor o contexto do texto.