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Análise de sentimento com algoritmo não supervisionado

Olá a todxs :) Acabei de finalizar os cursos Linguagem Natural parte 1 e 2 e fiquei com uma questão em mente: como posso descobrir se o sentimento é positivo ou negativo em um dataframe de comentários? nesse caso, seria diferente do que foi apresentado no curso por não ter a coluna de respostas e, por isso, não poder ser supervisionado.

um abraço,

Helena Maia

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Oii Helena, tudo bem com você? Espero que sim!

Desculpa a demora em te dar um retorno por aqui.

Na verdade para fazer esse tipo de previsão, precisamos de um modelo já treinado e não necessariamente um modelo não supervisionado, então você pode salvar o trabalho que fez até agora e rodar um novo conjunto de dados, qual não sabe a saída ainda e deseja saber se é positivo ou negativo o comentário, e insere no seu modelo. Dessa forma, você utiliza esse modelo que já foi treinado uma vez para fazer a classificação pra ti.

Uma vez que você fez o treinamento, você pode usar o método pickle para salvar o modelo e depois usá-lo novamente.

Para salvar o modelo você pode fazer dessa forma:

import pickle

filename = 'modelo_final.pkl'
with open(filename, 'wb') as file:  
    pickle.dump(modelo, file)

E quando quiser usar novamente pode carregar ele dessa forma:

import pickle

filename = 'modelo_final.pkl'
with open(filename, 'rb') as file:  
    modelo_carregado = pickle.load(file)

Dessa forma você pode usar seu modelo normalmente, mas ao invés de você treinar tudo novamente, você apenas coloca o seu novo conjunto de dados que quer saber qual é a classificação onde colocava os dados que tentava predizer nas aulas, ou seja, o teste.

Espero que tenha te ajudado, qualquer outra dúvida pode me chamar, ok?

Bons estudos ^^

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