Você é um cientista de dados trabalhando em um projeto de pesquisa em saúde que envolve a análise de relatórios médicos utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Parte do seu trabalho é explorar as relações semânticas entre diferentes condições de saúde utilizando um modelo pré-treinado de word embeddings em português, focado na área da saúde. Você decide investigar a relação entre diferentes doenças e tratamentos.

Seja o seguinte código Python, que utiliza a biblioteca gensim e um modelo hipotético de word embeddings denominado modelo_saude.bin especializado em termos médicos em português:

import numpy as np

from gensim.models import KeyedVectors

def calcular_similaridade(vetor_a, vetor_b):

numerador = np.dot(vetor_a, vetor_b)

denominador = np.linalg.norm(vetor_a) *

np.linalg.norm(vetor_b)

similaridade = numerador / denominador

return similaridade

mo del = Ke yed Vectors. load_ word 2vec _

format(‘modelo_saude.bin’, binary=True)

vetor_diabetes = model[‘diabetes’]

vetor_hipertensao = model[‘hipertensão’]

vetor_insulina = model[‘insulina’]

vetor_diabetes_ajustado = vetor_diabetes +

vetor_insulina

vetor_hipertensao_ajustado = vetor_hipertensao + vetor_insulina

similaridade = calcular_similaridade(vetor_

diabetes_ajustado, vetor_hipertensao_ajustado)

print(f”Similaridade: {similaridade}”)

Utilizando o modelo hipotético model_saude.bin, o resultado mostrado pelo código foi de 0.7036085724830627. Baseado no cenário descrito, no código fornecido e no resultado mostrado, a opção que melhor descreve o que está sendo calculado e o significado do resultado é:

Question

Você é um cientista de dados trabalhando em um projeto de pesquisa em saúde que envolve a análise de relatórios médicos utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Parte do seu trabalho é explorar as relações semânticas entre diferentes condições de saúde utilizando um modelo pré-treinado de word embeddings em português, focado na área da saúde. Você decide investigar a relação entre diferentes doenças e tratamentos.

Seja o seguinte código Python, que utiliza a biblioteca gensim e um modelo hipotético de word embeddings denominado modelo_saude.bin especializado em termos médicos em português:

import numpy as np

from gensim.models import KeyedVectors

def calcular_similaridade(vetor_a, vetor_b):

numerador = np.dot(vetor_a, vetor_b)

denominador = np.linalg.norm(vetor_a) *

np.linalg.norm(vetor_b)

similaridade = numerador / denominador

return similaridade

mo del = Ke yed Vectors. load_ word 2vec _

format(‘modelo_saude.bin’, binary=True)

vetor_diabetes = model[‘diabetes’]

vetor_hipertensao = model[‘hipertensão’]

vetor_insulina = model[‘insulina’]

vetor_diabetes_ajustado = vetor_diabetes +

vetor_insulina

vetor_hipertensao_ajustado = vetor_hipertensao + vetor_insulina

similaridade = calcular_similaridade(vetor_

diabetes_ajustado, vetor_hipertensao_ajustado)

print(f”Similaridade: {similaridade}”)

Utilizando o modelo hipotético model_saude.bin, o resultado mostrado pelo código foi de 0.7036085724830627. Baseado no cenário descrito, no código fornecido e no resultado mostrado, a opção que melhor descreve o que está sendo calculado e o significado do resultado é:

FIOCRUZ · Answer

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

FIOCRUZ · Answer

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

FIOCRUZ · Answer

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

FIOCRUZ · Answer

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

FIOCRUZ · Answer

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente neutra.

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