Sent.AI: Análise de Sentimento usando LSTM | Website
Uma empresa que oferece um produto precisa analisar as centenas de avaliações das vendas online da mercadoria. Para tal, é desenvolvido um modelo de ML utilizando a rede neural LSTM (memória de longo curto prazo) para realizar processamento de linguagem natural (NLP) e classificar a entrada de texto em "positiva" ou "negativa". O modelo prediz com acurácia de 90% o tom das avaliações, permitindo que todas as avaliações sejam processadas rapidamente e com eficiência para posterior análise descritiva e tomada de decisão.
- Exploração e Preprocessamento de Dados (lematização, tokenização das entradas de texto)
- Carregamento dos dados que serão utilizados pelo modelo (Tweets e Reviews IMDB)
- Construção da arquitetura do modelo LSTM Bidirecional (BiLSTM) com Mecanismo de Atenção
- Treinamento e avaliação do modelo de LSTM
- Armazenamento do modelo
- Deploy do modelo via web app Streamlit
- Em desenvolvimento: Website com deploy em Javascript para rodar em browsers usando Tensorflow.js.
 Kayky Santos |