Fala pessoal! Compartilhando o projeto do desafio Playcatch do curso de
Engenharia de IA.
Construi um sistema completo de recomendação musical com IA que analisa o
sentimento das letras e sugere faixas que combinam com o humor do usuario.
Pipeline:
- Analisador de Sentimentos — modelo
nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment classifica 20 letras
brasileiras em 5 categorias (triste, melancolico, neutro, feliz,
energetico) - Recomendador — filtra musicas por humor desejado, ordena por score +
feedback acumulado (likes/skips) - Chatbot — detecta intencao do usuario por keywords + classificacao
zero-shot (facebook/bart-large-mnli), mantém contexto de sessao - Interface Gradio — 3 abas: Conversa com DJ, Explorar por Humor e
Estatisticas
Decisoes de design:
- BERT multilingual por suportar portugues nativamente
- Keywords antes do modelo para detecção de intenção (rapido na maioria
dos casos, modelo como fallback) - Feedback com likes/skips reordena recomendações sem retreinar
Stack: Python, PyTorch, HuggingFace Transformers, Gradio
Repo: https://github.com/recuperarcontato4-prog/playcatch
Aceito feedback! Se alguem quiser trocar ideia sobre NLP, sentiment
analysis ou Gradio, estou por aqui.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!