Olá Daniel,
Claro se expressou muito bem!
Bom vamos lá,
Acho que a resposta é depende!
Caso você encontre uma base de dados relativamente semelhante com a sua, você pode aplicar o modelo treinado em outra base nos seus dados, ou aproveitar partes daquele modelo (Transfer Learning).
Essa é uma abordagem, outra coisa que vc pode fazer é criar um modelo baseada em votação, como assim Thiago?
Imagina que vc tem 2 dicionário de palavras, um com conotação positiva e outro com conotação negativa! Você pode varre seus textos e acada palavra posita você soba 1 e a cada palavra negativa vc soma -1 (esses pesos podem mudar, novamente depende do seu contexto e seus objetivos). No final o que tiver com resultado positivo vc, podemos considerar como um bom sentimento, e o que tiver com resultado negativo com sentimento ruim. (Claro que essa abordagem tem alguns desafios como a criação dos dicionários, mas vc pode obter alguns resultados interessantes)
Agora uma coisa que eu faria, seria aproveitar essas duas ideias para fazer a notação dos seus dados, novamente! Como assim Thiago?
Olha para criar um bom modelo de machine learning o "ideal" é que vc treine o seu modelo com sua própria base de dados ou dados bem semelhantes! Mas seus dados não foram previamente anotados com sentimento positivo e negativo. Fazer isso manualmente é custoso, tanto em tempo quanto financeiramente, mas você pode otimizar essa notação com os modelos que vc já tem em mãos ou até mesmo com algum modelo de clusterização.
Bom pega o modelo que vc criou ao invés de pedir a predição direta, user o .predict_prob para obter a probabilidade de cada texto ser positivo ou negativo! Com isso vc vai começar a notar seus dados, pegue alguns textos com alta probabilidade de ser negativo e positivo e valide se realmente está classificado corretamente (lendo o texto mesmo e verificando se faz sentido), depois analise tbm os que estão perto dos 50%, ou seja ele não faz ideia se é positivo ou negativo! Feito isso, agora treine um novo modelo com seus dados e o utilize para continuar esse processo algumas vezes.
Bom essas são algumas saídas que vc pode pensar!
Abraços e bons estudos!
