Olá, Leandro. Como vai?
Parabéns pelo excelente trabalho no projeto! O seu repositório no GitHub está extremamente organizado e o seu notebook demonstra um domínio muito sólido dos conceitos fundamentais de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e análise de sentimentos.
A sua abordagem analítica descrita no post é perfeita e reflete exatamente a boa prática do mercado de Data Science. Gerar nuvens de palavras (WordClouds) separadas por classes de sentimento (positivas e negativas) é uma das melhores estratégias de Análise Exploratória de Dados (EDA) em texto, pois permite validar de forma visual se o seu pipeline de limpeza realmente funcionou.
Analisando a sua metodologia, gostaria de destacar os pontos fortes do seu projeto e sugerir duas técnicas de boas práticas avançadas que podem elevar ainda mais o nível do seu tratamento de texto:
Pontos Fortes da sua Abordagem
- Validação do Pipeline: Como você bem mencionou, ver as nuvens sem ruídos (como pontuações, stop words, etc.) prova o sucesso das etapas de normalização. Se palavras como "e", "de", "o" ou "que" aparecessem grandes na nuvem, saberíamos que a limpeza falhou.
- Segmentação por Sentimento: Comparar o vocabulário recorrente de avaliações positivas contra as negativas ajuda a mapear os principais causadores de satisfação ou insatisfação dos clientes antes mesmo de treinar o modelo de Machine Learning.
Sugestões de Boas Práticas para Avançar em NLP
Para deixar a sua análise de vocabulário ainda mais rica e precisa, você pode aplicar dois tratamentos adicionais no seu notebook:
- Aplicação de Lemmatization ou Stemming: Dependendo de como foi feita a sua normalização, palavras como "bom", "boa", "bons" e "boas" podem aparecer como termos separados na nuvem. Aplicar a Lematização (reduzir a palavra à sua forma de dicionário/infinitivo) junta todas essas variações em um único termo ("bom"), tornando o tamanho da palavra na nuvem muito mais fiel à realidade da frequência do conceito.
- Análise de N-grams (Bigrams e Trigrams): A nuvem de palavras tradicional analisa apenas palavras isoladas (Unigrams). Em análise de sentimentos, uma palavra isolada pode enganar. Por exemplo, a palavra "gostei" é positiva, mas se no texto original estivesse "não gostei", a nuvem pegaria apenas "gostei" (se o "não" for removido como stop word). Configurar o seu pipeline para extrair pares de palavras (Bigrams) permite que termos combinados como "nao_gostei", "recomendo_muito" ou "pessimo_atendimento" apareçam destacados na sua nuvem, capturando o contexto real das frases.
O seu projeto demonstra maturidade técnica e rigor analítico no desenvolvimento de soluções de inteligência artificial aplicadas a texto. Continue compartilhando sua evolução e códigos conosco!
Espero que possa ter lhe ajudado!
