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[Resposta] Desafio: analisando sentimentos em várias resenhas

1. Utilizei o GPT chamado Prompt Engineer para gerar o prompt otimizado. O prompt final foi o seguinte:

"Você é um especialista em análise de sentimentos e interpretação de avaliações de produtos. Analise as resenhas de clientes sobre uma air-fryer comprada em uma loja online americana.

Para cada resenha, faça o seguinte:

Crie um resumo em português com no máximo 30 palavras;
Identifique os pontos fortes do produto;
Identifique os pontos fracos do produto;
Classifique o sentimento da avaliação como “positivo”, “neutro” ou “negativo”.

A resposta deve ser gerada exclusivamente no formato JSON válido.

O JSON deve conter exatamente estas 5 chaves para cada resenha:

"id_resenha"
"resumo"
"pontos_fortes"
"pontos_fracos"
"sentimento"

Estruture o resultado como uma lista de objetos JSON.

Exemplo de formato esperado:

[
  {
    "id_resenha": 1,
    "resumo": "Air-fryer prática e eficiente, mas um pouco barulhenta.",
    "pontos_fortes": ["Preparo rápido", "Fácil de limpar"],
    "pontos_fracos": ["Barulho elevado"],
    "sentimento": "positivo"
  }
]

As resenhas serão enviadas uma a uma, e para cada uma delas, você seguirá as instruções acima."

Utilize este prompt "imitando" um system prompt, para que o chat seguisse estas instruções sempre que eu enviasse uma resenha.

2. Agora, enviei as resenhas uma a uma, para que a análise fosse feita de maneira independente:

Análise da resenha 1:

  {
    "id_resenha": 1,
    "resumo": "Air-fryer eficiente e prática para cozinhar, mas a grelha é difícil de limpar e parece insegura ao despejar alimentos.",
    "pontos_fortes": [
      "Funciona muito bem",
      "Preparo saboroso dos alimentos",
      "Cesto fácil de limpar"
    ],
    "pontos_fracos": [
      "Grelha difícil de limpar",
      "Acúmulo de comida nas frestas",
      "Grelha parece solta ao despejar alimentos"
    ],
    "sentimento": "positivo"
  }
]

Análise da resenha 2:

[
  {
    "id_resenha": 2,
    "resumo": "Air-fryer funciona bem inicialmente, mas o cabo quebra facilmente devido à fixação frágil em peça plástica do cesto.",
    "pontos_fortes": [
      "Funcionamento adequado no início"
    ],
    "pontos_fracos": [
      "Cabo quebra facilmente",
      "Fixação frágil com apenas três parafusos",
      "Peça plástica do cesto quebra",
      "Produto fica inutilizável após defeito"
    ],
    "sentimento": "negativo"
  }
]

Análise da resenha 3:

[
  {
    "id_resenha": 3,
    "resumo": "Air-fryer bonita e fácil de usar, mas difícil de ajustar o preparo correto de alguns alimentos.",
    "pontos_fortes": [
      "Fácil de usar",
      "Design moderno e elegante",
      "Botões iluminados",
      "Preparo excelente de tater tots",
      "Mantém os alimentos quentes"
    ],
    "pontos_fracos": [
      "Difícil ajustar o tempo de preparo",
      "Botão de frutos do mar confuso",
      "Cozimento inconsistente do frango",
      "Necessidade de trocar por modelo maior",
      "Insatisfação com a compra fora da Amazon"
    ],
    "sentimento": "positivo"
  }
]

Fiquei bem satisfeita com os resultados, pois as análises estão condizentes com as resenhas, e fáceis de ler e acompanhar.

1 resposta

Oi, Julianna! Como vai?

Agradeço por compartilhar.

Gostei da forma como você estruturou o prompt com critérios claros, limite de resumo, pontos fortes, pontos fracos e saída em JSON. O envio das resenhas uma a uma também foi uma boa escolha, porque ajuda a manter cada análise mais independente e fácil de acompanhar. Ótimo trabalho ao conferir se os resultados estavam coerentes com as avaliações.

Uma dica simples é incluir no prompt uma regra para revisar a consistência entre os pontos negativos e o sentimento final, pedindo uma justificativa curta da classificação.

Assim, você consegue entender melhor por que uma resenha com vários pontos fracos ainda foi marcada como positiva, neutra ou negativa.

Pensando nos próximos testes, que outro critério você incluiria no prompt para deixar a análise ainda mais precisa?

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