Bibliotecas Python para Processamento de Linguagem Natural
Gabarito: letra C. A biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) é a mais conhecida e voltada especificamente para tarefas de PLN em Python, como tokenização, stemming, tagging, parsing e classificação de texto. As demais alternativas têm focos distintos: Matplotlib (gráficos), NumPy (computação numérica), Pandas (análise de dados estruturados) e Scikit-learn (aprendizado de máquina em geral).
A questão é direta e exige conhecimento básico sobre o ecossistema de bibliotecas Python.
Alternativa | Biblioteca | Foco Principal | Correta? |
|---|
A | Matplotlib | Visualização de dados | ❌ Incorreta |
B | NumPy | Computação numérica e arrays | ❌ Incorreta |
C | NLTK | Processamento de Linguagem Natural | ✅ Correta |
D | Pandas | Manipulação e análise de dados tabulares | ❌ Incorreta |
E | Scikit-learn | Aprendizado de máquina | ❌ Incorreta |
Alternativa A — ❌ Incorreta
Matplotlib é uma biblioteca para criação de gráficos e visualizações, não possui funcionalidades específicas de PLN.
Alternativa B — ❌ Incorreta
NumPy fornece suporte para arrays multidimensionais e operações matemáticas de alto desempenho, sem foco em processamento de texto.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
NLTK (Natural Language Toolkit) é a biblioteca padrão para tarefas de PLN em Python, incluindo corpus, tokenização, stemming, lematização, tagging e muito mais.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Pandas é voltado para análise de dados estruturados (DataFrames), embora possa ser usado em pré-processamento, seu foco principal não é PLN.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina geral, que pode ser aplicada a textos, mas seu foco não é exclusivamente PLN.
Gabarito: letra C.