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Questão FC266155

O modelo de linguagem por bigrama permite atribuir uma probabilidade a uma sequência de palavras usando um Modelo de Markov. Dada uma sequência de palavras w1,w2,...,wn, a probabil

Linguagens de Programação

IDECAN · 2019

O modelo de linguagem por bigrama permite atribuir uma probabilidade a uma sequência de palavras usando um Modelo de Markov.

 

Dada uma sequência de palavras w1,w2,...,wn, a probabilidade dessa sequência pode ser calculada da seguinte maneira:


\(P(w_1,w_2,...,w_n)=\Pi^n_{i=1}~~~~P(w_i\mid w_{i-1})\)


Considere as probabilidades dos bigramas:


P(gosto | Eu) = 2/5
P(gosto | João) = 1/5
P(Eu | gosto ) = 3/5
P(João | gosto ) = 1/3


Assinale a alternativa que corretamente apresenta a probabilidade atribuída pelo modelo bigrama para a sequência “Eu gosto João”.

  1. 2/25
  2. 6/25
  3. 2/15
  4. 1/15
  5. 3/15
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

O modelo de bigramas assume a propriedade de Markov de ordem 1: cada palavra depende apenas da anterior. Assim, a probabilidade de uma sequência é dada por \(P(w_1,w_2,\dots,w_n)=\prod_{i=1}^n P(w_i\mid w_{i-1})\).

Para a sequência "Eu gosto João" precisamos das duas condicionais seguintes: a ocorrência de "gosto" dado "Eu" e a de "João" dado "gosto".

Das informações fornecidas temos \(P(gosto\mid Eu)=2/5\) e \(P(João\mid gosto)=1/3\).

Multiplicando essas probabilidades conforme o modelo de bigrama obtemos a probabilidade da sequência: \(P= \tfrac{2}{5}\times \tfrac{1}{3}=\tfrac{2}{15}\).

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