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classificador's Introduction

Objetivo

O objetivo é entender melhor como classificar títulos de notícias e textos em geral, a partir de dados pré-rotulados, utilizando modelos de aprendizado de máquina supervisionado.

Amostras

Descrição

Desafio de classificação automática de títulos de notícias, um problema comum em processamento de linguagem natural (PLN). Ao treinar e avaliar diferentes modelos de aprendizado de máquina, buscamos encontrar a melhor abordagem. Permitindo aplicações em diversas áreas, como organização de conteúdo, recomendação de notícias e detecção de tendências.

Classificador

Este classificador utiliza bibliotecas como:

  • scikit-learn (sklearn)
  • NLTK

Analisando dados, treinando e avaliando modelos como:

  • Regressão Logística (LR)
  • Naive Bayes Multinomial (NB)
  • Máquina de Vetores de Suporte Linear (SVM)
  • Floresta Aleatória (RF)

Precisão

Exemplos de Classificação

  • Texto: Os estudantes de engenharia demoram o dobro do tempo na faculdade.

    • Predição: educação
  • Texto: O vírus comeu o solto.

    • Predição: saúde
  • Texto: Jogar League of Legends dá raiva.

    • Predição: esporte
  • Texto: Eu gosto de carros

    • Predição: carro

Exemplo da estrutura de dados utilizados:

Class Text
esporte Protesto antes mesmo do jogo
economia O que é o FGTS, como funciona e quem pode sacar?
carro Como é o Renault Kwid elétrico
economia O que é inflação? Entenda

Conclusão

O modelo que apresentou o melhor desempenho, levando em conta a acurácia, foi Regressão Logística (LR).

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Contributors

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