Eu farei classificação de texto e análise de sentimento com NLP usando Python
Engenheiro de aprendizado de máquina
Nível 2
Atendeu a critérios de alto desempenho e tem um histórico comprovado de atendimento às expectativas dos clientes.
Sobre este Serviço
Eu farei classificação de texto e análise de sentimento com NLP usando Python
Tem dificuldade em entender grandes volumes de dados de texto? Eu ajudo empresas a transformar texto bruto em insights claros e acionáveis usando Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Python.
O que eu ofereço:
Classificação de texto (detecção de spam, rotulagem de tópicos, categorização)
Análise de sentimento (detecção de positivo, negativo, neutro)
Limpeza e pré-processamento de dados
Construção de modelos usando Python (Scikit-learn, NLTK, spaCy ou BERT)
Relatórios claros com scores de precisão e visualizações
Por que me escolher?
️ Código Python limpo e bem documentado
️ Resultados precisos e confiáveis
️ Entrega rápida
️ Comunicação clara durante todo o processo
Seja analisando avaliações de clientes, posts em redes sociais ou respostas de pesquisas, entregarei uma solução personalizada para seus dados.
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Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido se você tiver uma necessidade personalizada!
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo posso te enviar para classificação de texto ou análise de sentimento?
Aceito dados de texto em formatos CSV, Excel, JSON ou texto simples (.txt). Se seus dados estiverem em um formato diferente, sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem antes de fazer o pedido, e confirmarei se posso trabalhar com eles.
Preciso ter dados rotulados ou você pode ajudar a rotulá-los também?
Dados rotulados nem sempre são necessários. Se seu conjunto de dados não estiver rotulado, posso ajudar na rotulagem como parte do projeto, dependendo do tamanho e da complexidade — apenas me avise com antecedência para que eu possa recomendar o pacote adequado.
Vou receber o código fonte e um relatório explicando os resultados?
Sim, cada pedido inclui o código fonte completo em Python junto com um relatório claro mostrando a precisão do modelo e insights principais, para que você possa entender exatamente como os resultados foram gerados e reutilizar o código se necessário.

