Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o
cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto:
desenvolver um classificador para análise de sentimentos
considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa
empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno
conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram
coletados da rede social por intermédio de uma API, usando
como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de
e-commerce.
Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no
projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o
objetivo de resolver o problema muito comum em
processamento de linguagem natural de:
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