Este é um projeto que utiliza Processamento de Linguagem Natural (NLP) para atribuir uma nota a sinopses de animes com base no seu conteúdo. O objetivo é analisar e classificar as sinopses, fornecendo uma avaliação da qualidade e apelo das mesmas em relação ao público-alvo dos animes.
- Pré-processamento de sinopses: limpeza e normalização dos textos, removendo caracteres indesejados, pontuações e stopwords.
- Extração de características: transformação das sinopses em vetores de palavras com Spacy.
- Treinamento do modelo: utilização de algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais recorrentes (LSTM), para treinar um modelo capaz de prever notas para as sinopses.
- Avaliação do modelo: cálculo de métricas de desempenho, como Mean Squared Error (MSE) e Mean Absolute Error (MAE), para avaliar a precisão e generalização do modelo.
- Predição de notas: utilização do modelo treinado para fazer previsões de notas para novas sinopses de animes.
- Análise de similaridade: cálculo da similaridade entre sinopses com base em suas representações vetoriais, permitindo encontrar sinopses semelhantes.