Análise de Sentimentos com Transformers

Projeto desenvolvido com o objetivo de classificar sentimentos em textos utilizando modelos pré-treinados da biblioteca Transformers.

O notebook recebe frases como entrada e identifica se o sentimento é positivo, negativo ou neutro.

Modelo utilizado

O projeto utiliza o modelo:

cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment

Esse modelo é baseado na arquitetura XLM-RoBERTa e foi desenvolvido para tarefas de análise de sentimentos em textos curtos.

Funcionalidades

• Classifica frases como positivas, negativas ou neutras;
• Utiliza pipeline da biblioteca Transformers;
• Exibe a pontuação de confiança do modelo;
• Organiza os resultados em tabela;
• Permite testes com diferentes frases.

Tecnologias

• Python
• Google Colab
• Transformers
• Torch
• Pandas

Como executar

1. Abra o notebook no Google Colab.
2. Execute as células na ordem.
3. Aguarde o carregamento do modelo.
4. Informe frases para análise de sentimentos.
5. Verifique a classificação retornada pelo modelo.

Exemplos de uso

Gostei muito desse produto.

O atendimento foi péssimo.

A reunião será realizada amanhã.

O aplicativo travou várias vezes.

Componentes

• Luis Felipe Pereira de Paiva Pordeus
• Rubens Alexandre de Sousa Ferreira