O objetivo do projeto é comparar o desempenho de diferentes modelos em Processamento de Linguagem Natural utilizando os dados do Airbnb e classificar as avaliações como positivas ou negativas. O estudo deverá mostrar a performance e comportamento dos modelo. Por conta disso, é possível observar as vantagens e desvantagens de cada algoritmo. Além de mostrar o custo benefício de cada aplicação. A arquitetura e configuração dos modelos serão detalhadamente descritas. Um dos propósitos deste trabalho é fornecer uma compreensão mais profunda sobre os sentimentos das avaliações publicadas pelos usuários do Airbnb. Analisando quais são os fatores que influenciam a opinião dos clientes a cerca da estadia.
Os seguintes modelos foram utilizados para compor a análise:
- Recurrent Neural Networks(RNNs);
- Long short-term Memory(LSTM);
- LSTM com mecanismo de atenção;
- Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT).
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