BERTimbau: sentimento de avaliações de compra (pt-BR)

Classifica avaliações de compra em português como positivo ou negativo. Fine-tuning do BERTimbau base com avaliações públicas da Olist.

Como usar

from transformers import pipeline

clf = pipeline("text-classification", model="suellenlima/bertimbau-sentimento-reviews-ptbr")
clf("A entrega chegou atrasada e a comida fria.")

Dados

• Fonte: Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist.
• Rótulos fracos pela nota: 1-2 negativo, 4-5 positivo; nota 3 descartada.
• Duplicatas removidas; divisão estratificada 80/10/10 (seed 42).
• Tamanhos: treino 25,946, validação 3,243, teste 3,244.

Treino

learning rate 2e-05, 3 épocas, batch 32, max_length 128, warmup 0.1, weight decay 0.01; melhor época escolhida pela F1 macro de validação.

Resultados (conjunto de teste)

Limitações

• Treinado em avaliações de e-commerce, não de restaurantes ou delivery de comida.
• Os rótulos vêm da nota, então há ruído (nota alta com texto negativo e vice-versa).
• Tem dificuldade com ironia ("parabéns pela demora") e textos mistos.
• Não classifica sentimento neutro.
• Não deve ser usado para decisões automáticas sobre pessoas sem revisão humana.