Configurando a Chave API do YouTube e Autenticação
No segundo vídeo, Rafa explica como configurar a chave API do YouTube e credenciais para interagir com a API do YouTube e pesquisar vídeos relevantes. Ele apresenta um novo estilo de vídeo, pré-escrevendo o código e explicando linha por linha.
Comprovando o Conceito com a API do YouTube
Rafa introduz o conceito de Prova de Conceito (POC), provando que é possível extrair a área de interesse de um canal do YouTube a partir da URL de qualquer vídeo. Ele usa a API do YouTube para extrair o ID do vídeo da URL e, em seguida, usa o ID do vídeo para extrair o ID do canal.
Extraindo Informações e Transcrições de Vídeo
Em seguida, Rafa demonstra como usar a API do YouTube para extrair informações de vídeo e transcrições. Ele mostra como extrair os últimos 10 vídeos de um canal específico usando a API e extrai transcrições de vídeos do YouTube usando uma ferramenta de código aberto chamada Loader.
Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina
Rafa discute um projeto envolvendo processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM). Ele cria uma função simples para processar um corpus de texto, divide-o em partes menores e usa um modelo de linguagem para gerar resumos de cada transcrição. O objetivo é definir a área de interesse do canal em uma frase única.
Analisando Conteúdo de Vídeo com Modelos de Linguagem
Finalmente, Rafa experimenta com um Modelo de Linguagem para analisar o conteúdo do vídeo. Ele testa o modelo com 47 pedaços de dados de um vídeo do YouTube para ver como ele pode identificar as áreas de interesse ou tópicos do canal.
Aumentando a Quantidade de Informações e Melhorando o Modelo
Rafa experimenta com a quantidade de informações fornecidas ao modelo para melhorar suas capacidades de generalização. Os resultados mostram que adicionar mais informações ajuda o modelo a identificar mais áreas de interesse, incluindo divulgação científica acessível, neurociência e saúde, e evolução em ciências naturais. Rafa conclui que adicionar mais dados melhora o modelo, mas nota que reduzir o alcance de dados pode ajudar a identificar tendências recentes. Ele considera seus próximos passos, incluindo finalizar o código ou conduzir validações adicionais, e agradece aos espectadores por assistir, convidando-os a seguir o canal e fazer perguntas.