Je vais construire un modèle d'analyse de sentiment NLP

Vous souhaitez savoir ce que ressent réellement votre clientèle ? Je vais créer un modèle d'analyse de sentiment qui lit les avis clients et les classe comme positifs ou négatifs, pour que vous puissiez repérer les problèmes et suivre la satisfaction sans avoir à lire des milliers de commentaires manuellement. Ce que vous obtenez : -

Un modèle de sentiment basé sur l'apprentissage profond (LSTM) entraîné sur vos données d'avis étiquetées

- Nettoyage et prétraitement des données

- Tests et rapport de précision

- Code source Python propre

- Des packages supérieurs ajoutent un endpoint FastAPI,

- Configuration Docker et une démo en direct avec Streamlit

Voyez mon travail : j'ai construit ce système exact, avec une démo en direct que vous pouvez essayer avant de commander (voir mon portfolio). Ce dont j'ai besoin de votre part :

- Un fichier CSV avec une colonne de texte d'avis et une colonne d'étiquette de sentiment. Comment ça fonctionne :

1. Vous envoyez vos données et vos exigences

2. Je les nettoie et entraîne le modèle

3. Je le teste et partage les résultats

4. Je livre le code, la documentation et toute API ou démo dans votre pack

Outils : Python, TensorFlow/Keras, Scikit-learn, FastAPI, Streamlit, Docker.

Contactez-moi avant de commander si vous n'êtes pas sûr de ce dont vous avez besoin.