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O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente
#Questão 1013075
-
Estatística
,
Inferência estatística
,
FGV
,
2022
,
MPE-SC
, Analista de Dados e Pesquisa
O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente utilizado para a construção de modelos de tópicos devido a sua flexibilidade e robustez, particularmente em grandes quantidades de texto. Ao mencionar a escolha do LDA em um projeto, um analista foi questionado sobre que aspectos caracterizam a flexibilidade do modelo, especialmente em comparação a um modelo pLSA.
O analista respondeu corretamente:
A) a capacidade de obter uma distribuição de tópicos para documentos inéditos;
B) a presença de menos variáveis latentes a ajustar, causando menos overfitting;
C) a não necessidade de especificar o número de tópicos a serem encontrados;
D) a ausência de variáveis a priori a serem ajustadas;
E) a capacidade de modelar texto que não passou por uma etapa de pré-processamento.
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