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Crearé modelos de análisis de sentimientos y clasificación de texto en Python.
Cheikh Niang
5.0
5.0
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas entender qué dicen realmente tus clientes? Creo soluciones personalizadas de NLP en Python que analizan texto, clasifican sentimientos y convierten texto en insights claros.
Soy un Data Scientist que trabaja con Python, TextBlob y scikit-learn. Ejemplo: LinguaScope, una app de análisis de texto que construí con análisis de sentimientos y detección automática de idioma, con una interfaz interactiva en Gradio.
Lo que recibes:
- Limpieza y preprocesamiento de texto
- Análisis de sentimientos (positivo, negativo, neutral)
- Clasificación y categorización de texto
- Detección de idioma y similitud de texto
- Evaluación del modelo con métricas claras
- Código Python limpio y comentado
Perfecto para:
- Análisis de reseñas de clientes
- Comentarios en redes sociales
- Categorización de tickets de soporte
- Respuestas a encuestas
Cómo funciona: me envías una muestra de tus datos de texto y tu objetivo, confirmo la viabilidad y luego entrego paso a paso con tus comentarios.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para que pueda revisar tus datos y recomendarte el paquete adecuado.
Conoce a Cheikh Niang
Cheikh Niang
AI Engineer , Python, NLP, Automation, Data
- DeSenegal
- Miembro desdenov 2024
- Última entrega5 meses
Idiomas
Francés, Inglés
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.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos de texto necesito proporcionar?
Necesitas datos de texto en formato CSV, Excel o JSON. Para análisis de sentimientos, al menos 500 textos o más. Para clasificación, ejemplos etiquetados de cada categoría. Te guiaré sobre los requisitos de datos.
¿Puedes trabajar con textos en idiomas que no sean inglés?
¡Sí! Soporto múltiples idiomas incluyendo francés, español, árabe y más. Modelos multilingües disponibles para paquetes Standard y Premium.
¿Qué precisión tendrá el análisis de sentimientos?
La precisión suele variar entre 75-95% dependiendo de la calidad de los datos y la complejidad de la tarea. Proporciono métricas detalladas (precisión, recall, F1-score) y matrices de confusión.
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