Questão pública

Questão de Tecnologia da Informação

AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS • Cebraspe • 2025

ID 21057 Tecnologia da Informação Processamento de Linguagem Natural (PLN) Cebraspe SECRETARIA DE ESTADO DA ADMINISTRAÇÃO RN AUDITOR FISCAL DE RECEITAS ESTADUAIS 2025

Uma secretaria de fazenda estadual recebe diariamente milhões de notas fiscais eletrônicas (NF-e). Um desafio central da fiscalização é validar se a descrição textual dos itens comercializados é condizente com o código NCM (nomenclatura comum do Mercosul) declarado. Para automatizar essa classificação semântica em larga escala, utiliza-se processamento de linguagem natural (PLN) e redes neurais. Assinale a opção em que são apresentadas a técnica adequada para esse cenário e sua descrição.

Lemmatization — método de agrupamento não supervisionado (clustering) que organiza descrições de mercadorias por similaridade, prescindindo de rótulos de treinamento para a classificação fiscal

Stemming — técnica de redução morfológica que mapeia palavras para vetores numéricos densos, preservando a semântica contextual completa do item fiscal

Word embeddings – representações vetoriais de palavras em um espaço contínuo, em que termos semanticamente semelhantes são projetados em posições próximas (baixa distância vetorial), facilitando a identificação de sinônimos na descrição dos produtos

Arquiteturas transformer — modelos baseados no mecanismo de atenção (attention), capazes de capturar dependências contextuais e relações de longo alcance entre os termos de uma descrição, sendo altamente eficazes para a tarefa de classificação de texto e compatibilização com a NCM

Tokenização — processo de detecção de anomalias sintáticas que substitui a necessidade de modelos preditivos ao identificar erros de digitação em documentos fiscais

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