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.
