Neste artigo, vamos acompanhar como utilizar os serviços de Tradução de Texto e Análise de Sentimento do Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para analisar uma série de tuítes. Embora o exemplo utilize um conjunto de tuítes coletados manualmente, esse método pode ser aplicado a qualquer quantidade de tuítes extraídos da API do Twitter.

O processo envolve três etapas importantes:

Detecção de Língua
A primeira etapa é detectar a língua de cada tuíte. Nesse exemplo, os tuítes são em inglês, francês e alemão. Essa etapa é fundamental para garantir que as análises subsequentes sejam realizadas corretamente.

Tradução
Em seguida, todos os tuítes são traduzidos para uma única língua, o inglês, usando o serviço de Tradução do OCI. Isso permite que as análises subsequentes sejam realizadas em uma única língua.

Análise de Sentimento
Por fim, a análise de sentimento é realizada em cada tuíte usando o serviço de Análise de Sentimento do OCI. Essa análise pode revelar se o sentimento expresso no tuíte é positivo, negativo ou neutro.

Para realizar essas etapas, o vídeo demonstra como usar scripts em Python para chamar os serviços do OCI. Além disso, o vídeo também apresenta o Console do OCI, onde os usuários podem colar texto para análise e obter resultados instantâneos para detecção de língua, classificação de texto, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de frases-chave, análise de sentimento e detecção de informações pessoalmente identificáveis.

Em resumo, o vídeo apresenta uma demonstração prática de como utilizar os serviços do OCI para analisar tuítes e extrair insights valiosos deles.

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *