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Desafio: analisando sentimentos em várias resenhas

Aqui está a análise das resenhas com as informações organizadas em um arquivo JSON:

[
  {
    "ID": 1,
    "Resumo": "Frita bem e é fácil de limpar, mas a grelha acumula sujeira e pode cair ao despejar a comida.",
    "Pontos Fortes": [
      "Funciona muito bem",
      "Hambúrgueres saem saborosos",
      "Cesta fácil de limpar"
    ],
    "Pontos Fracos": [
      "Grelha difícil de limpar",
      "Grelha pode cair ao despejar comida"
    ],
    "Sentimento": "Positivo"
  },
  {
    "ID": 2,
    "Resumo": "Funciona bem, mas o cabo é frágil e pode quebrar, tornando a air fryer inutilizável.",
    "Pontos Fortes": [
      "Funciona bem até o cabo quebrar"
    ],
    "Pontos Fracos": [
      "Cabo preso com apenas 3 parafusos",
      "Peça de plástico frágil",
      "Sem possibilidade de conserto caso o cabo quebre"
    ],
    "Sentimento": "Negativo"
  },
  {
    "ID": 3,
    "Resumo": "Fácil de usar, mas difícil de acertar o tempo de cozimento. Comprou um modelo maior da mesma marca.",
    "Pontos Fortes": [
      "Muito fácil de usar",
      "Design moderno",
      "Botões iluminados",
      "Tater tots saem perfeitos e mantêm o calor"
    ],
    "Pontos Fracos": [
      "Botão de frutos do mar não funciona bem",
      "Difícil acertar o tempo de cozimento",
      "Coxas de frango ficaram cozidas de forma irregular"
    ],
    "Sentimento": "Neutro"
  }
]
1 resposta

Oi, Fabio!

Obrigado por compartilhar, sua atividade conosco.

Gostei do resultado. O prompt foi excelente, pois a IA destacou os pontos fortes, fracos e o sentimento geral de cada um de forma clara.

Continue explorando essa abordagem para analisar diferentes tipos de feedback.

Espero ter ajudado! Bons estudos!

Sucesso