Sentiment-Analysis

Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice Análise de Sentimentos com Llama2 Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma Equipe Multiagente para Bitcoin → Agente para Ligações de Telemarketing LLM Local com Qwen sem APIs Por que analisar ligações de telemarketing com IA? Quem nunca recebeu aquela ligação de telemarketing no momento mais inoportuno? Seja oferecendo um cartão de crédito, cobrando uma dívida ou tentando vender internet, essas ligações fazem parte do nosso cotidiano. Mas você já parou para pensar na quantidade de informações valiosas que existem nessas conversas?

TL;DR O modelo Llama2-7b-chat-hf foi executado localmente via Hugging Face Transformers para classificar textos como positivos, negativos ou neutros, sem custo de API. A abordagem foi avaliada contra o VADER (léxico clássico de análise de sentimentos) em um conjunto de avaliações de filmes em inglês, usando acurácia como métrica. O Llama2 superou o VADER na captura de ironia e contexto, mas com latência significativamente maior — evidenciando o trade-off entre profundidade semântica e velocidade de inferência. Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice