Projeto de Analise de sentimentos usando IA

Autores: Thierry Vinicius L. de Lima(ra188130@ucdb.br), Leonardo R. Lescano (ra186614@ucdb.br), Leonardo K. Ramos(ra184248@ucdb.br) e Pedro Eduardo F. Sampaio (ra186488@ucdb.br)

Agradecemos ao Professor Hemerson Pistori (pistori@ucdb.br) pelo código base do bot do Telegram, que foi fundamental para o desenvolvimento deste projeto.

Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina de Inteligência Artificial e demonstra a aplicação de redes neurais para a classificação de texto. A solução inclui um chatbot integrado ao Telegram que analisa as mensagens enviadas pelos usuários e fornece uma resposta baseada na análise de sentimento, classificando as mensagens como positivas ou negativas.

Requisitos

Este projeto foi desenvolvido usando Python 3.10 e requer várias bibliotecas para funcionar corretamente. As instruções abaixo mostram como configurar um ambiente Conda e instalar as dependências necessárias.

Configuração do Ambiente

1. Crie um ambiente Conda e ative-o:

   conda create -y --name chatbot python=3.10
   conda activate chatbot

2. Instale as bibliotecas necessárias:

   pip install python-telegram-bot==13.13 pillow scikit-learn nltk pandas torch

3. Configuração do dataset: O código requer um arquivo de texto (.txt) com duas colunas: a primeira coluna, chamada Phrase, deve conter as frases, e a segunda coluna, chamada Note, deve ter valores 0 (para frases negativas) e 1 (para frases positivas).

   Você pode ajustar o diretório de entrada e as configurações de divisão de validação e teste no arquivo config.py, localizado na pasta src.

   Se o seu dataset não estiver no formato .txt, há uma função utilitária disponível em utils que pode converter um arquivo .csv para o formato .txt adequado. Essa função salva o arquivo convertido e o torna pronto para uso.

4. Execução do Treinamento:

   • Após configurar os hiperparâmetros, execute o script principal main.py. Este script irá iniciar o processo de treinamento do modelo, utilizando o conjunto de dados que você preparou.

   python main.py

   • O script main.py irá:
     • Carregar os dados pré-processados.
     • Dividir os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste.
     • Treinar o modelo com base nos hiperparâmetros definidos.
     • Avaliar o desempenho do modelo no conjunto de validação e teste.

5. Verificação dos Resultados:

   • Durante a execução, o treinamento exibirá a perda (loss) para cada época e a acurácia de validação.
   • Após o treinamento, o modelo treinado será salvo no diretório models dentro da pasta src.

Certifique-se de que todos os arquivos necessários estão corretamente configurados e os caminhos estão corretos antes de executar o script.

5. Configuração do Chatbot do Telegram:

   • No arquivo telegram_bot.py, configure o bot com seu token do Telegram.
   • Você pode configurar o token de duas maneiras:

   1.  python telegram_bot.py YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN
      

   
   2. ```telegram_bot.py:
       if len(sys.argv) > 1:
           MEU_TOKEN=sys.argv[1]
       else:
           MEU_TOKEN = 'ADICIONE_SEU_TOKEN_AQUI'
   

ainda vou arrumar o readme :)