Construiré un modelo de análisis de sentimientos en NLP

¿Necesitas saber cómo se sienten realmente tus clientes? Construiré un modelo de análisis de sentimientos que lee las reseñas de los clientes y clasifica cada una como positiva o negativa, para que puedas detectar problemas y seguir la satisfacción sin tener que leer miles de comentarios manualmente. Lo que obtienes: -

Un modelo de sentimientos de deep learning (LSTM) entrenado con tus datos de reseñas etiquetados

- Limpieza y preprocesamiento de datos

- Pruebas y reporte de precisión

- Código fuente limpio en Python

- Paquetes superiores añaden un endpoint en FastAPI,

- Configuración en Docker y una demo en vivo con Streamlit

Consulta mi trabajo: construí este sistema exacto, con una demo en vivo que puedes probar antes de ordenar (consulta mi portafolio). Lo que necesito de ti:

- Un archivo CSV con una columna de texto de reseña y una columna de etiqueta de sentimiento. Cómo funciona:

1. Envías tus datos y requisitos

2. Los limpio y entreno el modelo

3. Lo pruebo y comparto los resultados

4. Entrego el código, la documentación y cualquier API o demo en tu paquete

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

Escríbeme antes de ordenar si no estás seguro de lo que necesitas.