Sentiment-Analysis-BERT
MarieAngeA13
Clasificación de texto
Este modelo tiene como objetivo analizar los comentarios de los usuarios sobre productos y extraer los sentimientos expresados. Las valoraciones de los usuarios en Internet no siempre proporcionan información cualitativa detallada sobre su experiencia. Por lo tanto, es importante ir más allá de estas valoraciones y extraer información más reveladora que pueda ayudar a una marca a mejorar su producto o servicio. El modelo utiliza la arquitectura BERT y se entrena en un conjunto de datos de comentarios de usuarios con etiquetas de sentimiento. Es capaz de analizar comentarios y extraer sentimientos como positivo, negativo o neutral.
Como usar
Para utilizar este sistema de análisis de sentimientos, siga estos pasos:
Instale las dependencias necesarias ejecutando el comando pip install -r requirements.txt.
Una vez que el entrenamiento esté completo, el mejor modelo entrenado se guardará en el archivo best_model_state.bin.
Para hacer predicciones sobre nuevos comentarios, use la función analyze_sentiment(comment_text), reemplazando comment_text con el texto del comentario real a analizar.
El modelo devolverá el sentimiento expresado en el comentario.
Para sugerir una versión mejorada de un comentario, use la función suggest_improved_text(comment_text). Si el comentario expresa un sentimiento negativo o neutral, la función generará una versión mejorada del texto con un sentimiento más positivo. De lo contrario, el texto original se devolverá sin modificaciones.
Funcionalidades
- Clasificación de sentimientos: El modelo puede clasificar los comentarios de los usuarios en sentimientos positivos, negativos o neutrales, proporcionando una indicación general de la opinión expresada.
- Sugerencias de mejora: En casos en que un comentario exprese un sentimiento negativo o neutral, el modelo sugiere una versión mejorada del texto con un sentimiento más positivo. Esto puede ayudar a las empresas a entender las reacciones de los consumidores e identificar áreas para mejorar el producto o servicio.
Casos de uso
- Clasificación de los comentarios de los usuarios en sentimientos positivos, negativos o neutrales.
- Generación de versiones mejoradas de comentarios negativos o neutrales para proporcionar información más positiva.