Criar um classificador de sentimento utilizando Python
28/02/2023 às 22:20Descrição do Projeto:
Deve-se utilizar uma amostra de 20% e randon_state igual a 42 para conjunto de teste a fim de mensurar o F1 Score (usar o parâmetro average = 'weighted') e o restante dos dados deve ser utilizado para o treinamento (80%).
Pode testar os métodos de pré-processamento, abordagens, algoritmos e bibliotecas, mas por gentileza explique e justifique suas decisões.
Composição do projeto:
- 50% - Demonstrações das aplicações das técnicas de NLP (regras, pré-processamentos, tratamentos, variedade de modelos aplicados, etc.)
- 50% - Baseado na performance obtida com o dataset de teste.
Orientações gerais:
• Deixe o jupyter notebook executado com os resultados aparentes;
• Separe o pipeline completo do modelo campeão conforme indicação do template;
• Link para download dos dados: https://dados-ml-pln.s3-sa-east-1.amazonaws.com/reviews-pt-br.csv
• Para a métrica F1 Score, usar o parâmetro average = 'weighted'. (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html)
Habilidades desejadas:
Arquivos anexados:
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Atividades do cliente nesse projeto:
Última visualização: 28/05/2023 às 23:43
Última interação: 03/03/2023 às 17:05
Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Banco de Dados |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Iniciante |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 7 |
| Propostas excluídas: | 6 |
| Interessados: | 12 |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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