Questão 90 — Tecnologia da Informação

Suponha que uma secretaria de fazenda pretenda empregar técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para automatizar a análise de justificativas textuais apresentadas por contribuintes em processos administrativos fiscais, buscando identificar padrões de argumentação e indícios de inconsistências. Nesse caso, a abordagem mais adequada para capturar relações semânticas contextuais em textos extensos e gerar representações vetoriais de alta qualidade para classificação automatizada é

Alternativa A:
aplicar técnicas de topic modeling não supervisionado (como LDA – latent Dirichlet allocation), uma vez que esse método é voltado exclusivamente para compreensão contextual e desambiguação semântica em textos individuais.
Alternativa B:
aplicar modelos baseados em bag-of-words com vetores esparsos e frequência de termos ponderada por TF-IDF, suficientes para captar relações sintáticas e semânticas profundas entre palavras.
Alternativa C:
implementar modelos Word2Vec baseados apenas em coocorrência estática de palavras, que mantêm a mesma representação vetorial independentemente do contexto semântico.
Alternativa D:
empregar algoritmos de análise sintática tradicional, como part-of-speech tagging e stemming, sem incorporar aprendizado profundo, por esses algoritmos serem suficientes para detectar relações semânticas complexas.
Alternativa E:
utilizar embeddings pré-treinados com modelos de linguagem contextualizados, como BERT ou suas variantes, capazes de representar o significado de uma palavra de acordo com o contexto em que ocorre.

Observações: Numeração própria do caderno 2 (PROVA OBJETIVA (P2) – CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS – CARGO 6): item 10 no PDF/gabarito oficial.

Questão 90 – Tecnologia da Informação – CEBRASPE 2026 – Secretaria de Estado da Fazenda do Paraná (Agente Fazendário Estadual)

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