Análise de Comentários de E-commerce

Este é um sistema de análise de sentimentos de comentários de e-commerce. Com ele, é possível enviar avaliações de usuários e classificar automaticamente se o comentário traz uma opinião positiva ou negativa a respeito do produto em questão.

Agradecimento

Os dados para treinar o modelo foram disponibilizados pela B2W e podem ser acessados no repositório do Github.

Features

• Embedding de texto com TF-IDF;
• Regressão logística para classificação;
• API para consultar os resultados do modelo com FastAPI;
• App desenvolvido com Streamlit para o usuário final.

Como rodar localmente

Clone o projeto

# Usando HTTPS
git clone https://github.com/iago/analise-sentimento-ecommerce.git

# ou usando SSH
git clone git@github.com:iago/analise-sentimento-ecommerce.git

Acesse o diretório do projeto

cd analise-sentimento-ecommerce

Instale as dependências

conda env create -f environment.yml

Rode o servidor da API

# Rodando o arquivo Python
python api.py
# ou diretamente pelo Uvicorn
uvicorn api:app

Rode o servidor do Streamlit

streamlit run front.py

Roadmap

• Utilizar MLFlow para trackear resultados de experimentos;

• Aprimorar o app front-end.

Contribuições

Contribuições são mais do que bem-vindas. Se você encontrar algum bug ou tiver qualquer ideia de feature nova, por favor, abra uma issue para conversarmos.