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Vou construir modelos de análise de sentimento e classificação de texto em python
Cheikh Niang
5,0
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Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa entender o que seus clientes realmente estão dizendo? Eu crio soluções personalizadas de NLP em Python que analisam textos, classificam sentimento e transformam textos brutos em insights claros.
Sou Cientista de Dados que trabalha com Python, TextBlob e scikit-learn. Exemplo: LinguaScope, um aplicativo de análise de texto que desenvolvi com análise de sentimento e detecção automática de idioma, com uma interface interativa no Gradio.
O que você recebe:
- Limpeza e pré-processamento de textos
- Análise de sentimento (positivo, negativo, neutro)
- Classificação e categorização de textos
- Detecção de idioma e similaridade de textos
- Avaliação de modelos com métricas claras
- Código Python limpo e comentado
Perfeito para:
- Análise de avaliações de clientes
- Comentários em redes sociais
- Categorização de tickets de suporte
- Respostas de pesquisas
Como funciona: você me envia uma amostra dos seus dados de texto e seu objetivo, eu confirmo a viabilidade, e depois entrego passo a passo com seu feedback.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa verificar seus dados e recomendar o pacote adequado.
Conheça mais sobre Cheikh Niang
Cheikh Niang
AI Engineer , Python, NLP, Automation, Data
- A partir deSenegal
- Membro desdenov. de 2024
- Última entrega5 meses
Idiomas
Francês, Inglês
I'm an AI Engineer and Data Scientist who turns messy data and repetitive tasks into working systems.
What I deliver:
- AI automation: LLM and OpenAI workflows, voice assistants (Twilio, Whisper), Make.com pipelines
- Data analysis and dashboards: cleaning, KPI reporting, Streamlit dashboards (Python, SQL)
- NLP and machine learning: text classification, sentiment analysis, prediction models
Stack: Python, Pandas, scikit-learn, Transformers, OpenAI API, PostgreSQL, Docker.
Clear communication, fast delivery, documented code. Message me with your goal before ordering.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que dados de texto preciso fornecer?
Você precisa de dados de texto em formato CSV, Excel ou JSON. Para análise de sentimento, pelo menos 500 textos ou mais. Para classificação, exemplos rotulados de cada categoria. Vou orientar você sobre os requisitos de dados.
Você consegue trabalhar com textos em outros idiomas além do inglês?
Sim! Suporto múltiplos idiomas, incluindo francês, espanhol, árabe e outros. Modelos multilíngues estão disponíveis para os pacotes Padrão e Premium.
Qual será a precisão da análise de sentimento?
A precisão geralmente varia de 75 a 95%, dependendo da qualidade dos dados e da complexidade da tarefa. Forneço métricas detalhadas (precisão, precisão, recall, F1-score) e matrizes de confusão.
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