Questão FC369944
Um conceito fundamental na modelagem probabilística de sequências de palavras é o de n-grama. Com relação a esse conceito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a ver
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Um conceito fundamental na modelagem probabilística de sequências de palavras é o de n-grama. Com relação a esse conceito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um modelo bigrama assume a aproximação de que a probabilidade da próxima palavra em uma frase, considerando todas as palavras anteriores, é dada pela probabilidade condicional apenas da palavra imediatamente anterior.
( ) O modelo trigrama é também conhecido como modelo de Markov de terceira ordem.
( ) O cálculo de probabilidades em modelos n-grama é geralmente realizado utilizando logaritmos para evitar o fenômeno do underflow numérico.
As afirmativas são, respectivamente,
- V – F – F.
- V – V – F.
- F – V – F.
- F – V – V.
- V – F – V.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Bigram: é um modelo que aproxima a probabilidade da próxima palavra considerando apenas a palavra imediatamente anterior. Ou seja, assume-se a propriedade de Markov de primeira ordem: \(P(w_i\mid w_1^{i-1})\approx P(w_i\mid w_{i-1})\). Essa simplificação reduz a complexidade e permite estimar probabilidades a partir de contagens de pares.
Trigrama e ordem de Markov: um trigrama condiciona a próxima palavra às duas anteriores, portanto corresponde a uma cadeia de Markov de ordem 2 (memória de dois passos), não de terceira ordem. A “ordem” em cadeias de Markov é o número de estados anteriores usados na condição.
Log‑probabilidades: ao multiplicar muitas probabilidades \(P=\prod P_j\) o produto tende a números muito pequenos (underflow). Trabalha‑se no espaço logarítmico: \(\log P=\sum \log P_j\), o que evita underflow e torna as operações numéricas estáveis.
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