Uma ferramenta inteligente que utiliza Processamento de Linguagem Natural (NLP) para auxiliar consumidores, transformando milhares de comentários em melhores decisões de compra de produtos de informática.
Sites de e-commerce como a Kabum possuem milhares de avaliações. Ler todas elas para entender se uma placa de vídeo esquenta muito ou se um monitor tem dead pixels é uma tarefa exaustiva.
Muitas vezes, a nota geral (estrelas) esconde detalhes técnicos cruciais. O consumidor precisa saber se o produto "dá gargalo" ou se tem "coil whine", e não apenas se ele é "bom".
O Review Sentimentum lê cada comentário, identifica o sentimento (Positivo, Negativo ou Neutro) e gera insights estatísticos.
A arquitetura por trás do projeto
Utilizamos Python e Selenium para navegar nas páginas de produtos e extrair comentários reais de forma ética e estruturada.
Os textos são processados por um modelo RoBERTa (Transformer) fine-tuned, capaz de entender contextos do PT-BR.
Arquitetura moderna (FARM Stack): Backend robusto em FastAPI integrado ao MongoDB, servindo um frontend moderno e reativo em Next.js.
Projeto desenvolvido como Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) para o Bacharelado em Sistemas de Informação.
Desenvolvido por Wesley Henrique. O objetivo é demonstrar a aplicação prática de técnicas de Inteligência Artificial modernas em problemas reais do cotidiano do consumidor brasileiro.
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