Etapa 1 – Carregar o arquivo .txt
with open("Resenhas_App_ChatGPT.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
linhas = [linha.strip() for linha in f.readlines()]
print(f"Total de resenhas: {len(linhas)}")
print(linhas[0]) # Exibir a primeira resenha
Cada elemento da lista linhas será uma resenha completa (ID, nome, comentário).
Etapa 2 – Processamento com modelo de IA local
import random
def processar_resenha(resenha):
# Separar campos (ID, nome, comentário)
partes = resenha.split("$")
usuario = partes[1]
texto = partes[2]
# Simulação de tradução (aqui apenas retornamos o mesmo texto)
traducao = texto
# Simulação de classificação de sentimento
sentimentos = ["Positivo", "Negativo", "Neutro"]
avaliacao = random.choice(sentimentos)
return {
"usuario": usuario,
"resenha_original": texto,
"traducao": traducao,
"avaliacao": avaliacao
}
resenhas_processadas = [processar_resenha(r) for r in linhas]
Etapa 3 – Transformação em estrutura Python
print(resenhas_processadas[0])
Etapa 4 – Análise e consolidação
def analisar_resenhas(lista_resenhas):
# Contagem de sentimentos
positivos = sum(1 for r in lista_resenhas if r["avaliacao"] == "Positivo")
negativos = sum(1 for r in lista_resenhas if r["avaliacao"] == "Negativo")
neutros = sum(1 for r in lista_resenhas if r["avaliacao"] == "Neutro")
# Consolidação em string
consolidado = "\n".join([f"{r['usuario']}: {r['avaliacao']}" for r in lista_resenhas])
return positivos, negativos, neutros, consolidado
pos, neg, neu, resumo = analisar_resenhas(resenhas_processadas)
print(f"Positivas: {pos}, Negativas: {neg}, Neutras: {neu}")
print("Resumo consolidado:\n",
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!