# Modelo RET (Reconhecimento de Emoções no Texto)

Bem-vindo(a) ao Modelo RET, um sistema de Reconhecimento de Emoções no Texto desenvolvido para a comunidade. Este modelo é treinado para categorizar textos em emoções Negativo, Neutro e Positivo, com base na classificação das estrelas (Nota 1 a 5) atribuídas a comentários.

## Modelo Pré-treinado BERTimbau

Este modelo é construído com base em um modelo pré-treinado BERT chamado BERTimbau, disponibilizado pelo Hugging Face. O BERTimbau é uma versão do BERT treinada para o idioma português e serve como uma sólida base para tarefas de processamento de linguagem natural, como o Reconhecimento de Emoções no Texto (RET).

## Dataset utilizado
Este modelo foi treinado com base em um conjunto de dados composto por 48.000 comentários dos TOP 10 aplicativos mais baixados de 2022 na Play Store. A classificação das emoções foi realizada utilizando a escala de classificação de estrelas (Nota 1 a 5).

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/658430d71e065c276ddfdef0/O4eJtHFda_ASfJig-lI0J.png)

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/658430d71e065c276ddfdef0/WD_3G-lMzZB0nKzYq298Q.png)

## Modo de usar

O modelo está disponível como um arquivo binário que você pode baixar e incorporar em seu projeto.

  - Baixe o Modelo Binário:
    Faça o download do arquivo binário do modelo RET disponível [aqui](https://huggingface.co/VanessaMartinsG/RET). Certifique-se de incluir este arquivo no diretório de modelos do seu sistema.

  - Integre o Modelo ao Código:
    Caso você esteja utilizando o sistema REFT que disponibilizei no [github](https://github.com/VanessaMartinsG/REFT), o arquivo binário deve estar localizado dentro da pasta RET/ativos, seguindo a arquitetura abaixo:

```
      ├── REFT
      │   ├── REF
      │   └── RET
      │       ├── __pycache__
      │       ├── classificacao
      │       └── ativos
      │           └── best_model_state.bin

```

## Link para o código completo

Se você estiver interessado no código completo, sinta-se à vontade para visitar meu repositório no GitHub: [REFT](https://github.com/VanessaMartinsG/REFT)

## Contribuição
Sinta-se à vontade para contribuir, relatar problemas ou fazer sugestões para melhorar este projeto. Aceitamos contribuições por meio de pull requests.

## Informação Adicional
Este trabalho foi desenvolvido como resultado da tese de graduação da aluna Vanessa Martins da Universidade do Estado da Bahia (UNEB). Para mais detalhes, a monografia completa pode ser consultada no repositório da universidade.

  ### Contato:
  E-mail: nessa.martinsgomes@gmail.com
{}
transformers bert text-classification autotrain_compatible endpoints_compatible region:us