Você deve analisar comentários de usuários em um site global de notícias para identificar os tópicos mais discutidos. Os comentários são escritos em inglês e espanhol. Quais etapas realizariam essa tarefa? (Selecione a melhor opção.)

A opção correta envolve traduzir os comentários em espanhol para inglês usando um serviço de tradução automática e, em seguida, aplicar um serviço de modelagem de tópicos. Isso garante que todos os dados estejam em um idioma comum antes da análise, o que é crucial para identificar tópicos de forma consistente em ambos os idiomas. Modelos de word-embedding agnósticos à linguagem podem ser complexos de treinar e nem sempre capturam nuances de tópicos tão bem quanto a modelagem de tópicos após a tradução. Modelos sequence-to-sequence são para tradução, não para extração de tópicos diretamente. Usar um chatbot conversacional para extrair tópicos é inadequado para análise em larga escala e não é uma técnica padrão de modelagem de tópicos. Algoritmos de modelagem de tópicos neurais são uma opção viável, mas a tradução prévia seguida de um serviço de modelagem de tópicos é uma abordagem mais direta e geralmente mais acessível para este caso de uso.