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Je vais créer un outil d'analyse de sentiment pour les avis, commentaires et retours en utilisant le NLP
Ingénieur IA spécialisé en chatbots RAG et solutions NLP
Je conçois des systèmes d'IA qui fonctionnent réellement en production.
J'ai livré un chatbot RAG traitant plus de 500 documents avec une réduction de 30 % des hallucinations, un outil d'analyse de s...
À propos de ce service
Savez-vous ce que ressent réellement votre clientèle à propos de votre produit ?
Je vais concevoir un outil d'analyse de sentiment personnalisé qui classe automatiquement le texte comme positif, négatif ou neutre, entraîné sur vos données réelles, et non sur des jeux de données génériques.
J'ai développé un vrai système de sentiment entraîné sur plus de 3700 échantillons avec une précision de 88 % lors des tests, utilisant TF-IDF et la régression logistique, déployé sur AWS EC2 avec Docker et suivi avec MLflow. Chaque chiffre ici est réel.
Ce que je vais réaliser pour vous :
- Modèle NLP personnalisé entraîné sur vos données
- Classification positive, négative et neutre
- Point de terminaison FastAPI pour des prédictions en temps réel
- Code source Python propre dont vous serez propriétaire
- Rapport de précision avec des métriques de performance
Idéal pour :
- Magasins eCommerce analysant les avis clients
- Youtubers suivant le sentiment des commentaires
- Entreprises surveillant les retours de marque
- Startups mesurant la satisfaction produit
Contactez-moi avant de commander pour confirmer que je peux vous fournir exactement ce dont vous avez besoin.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Colab
•
Autres
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FAQ
Traduction automatique
Quelles données dois-je fournir ?
Tout type de données textuelles comme des avis, commentaires ou retours au format CSV ou Excel. Un minimum de 500 échantillons est recommandé pour une bonne précision.
Vais-je posséder le code source ?
Oui. Le code source Python complet est fourni avec chaque service. Pas d’abonnement ni de coûts cachés.
Quelle sera la précision du modèle ?
La précision dépend de la qualité de vos données. Sur mon propre projet, j'ai atteint 88 % de précision. Je partagerai un rapport complet de performance avec chaque livraison.
Pouvez-vous analyser des avis dans d'autres langues ?
Actuellement, je fonctionne mieux avec du texte en anglais. Pour d'autres langues, veuillez me contacter d'abord pour que je puisse confirmer.
