Uma das principais partes do conteúdo do IMDB é o banco de dados de reviews de filmes. Na análise, será usado um dataset, que contém 25.000 reviews de filmes (negativos e positivos).
O objetivo dessa análise é criar um relatório analítico sólido para encontrar informações valiosas no conjunto de dados e construir um modelo de classificação, que poderá classificar a resenha do filme como positiva ou negativa. Usando deeplearning.
Nome | Matrícula |
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Igor Gabriel M. Evangelista | 15/0037074 |
Inicialmente, o dataset será montado utilizando reviews disponiveis no Imdb.
Após isso, será feito uma exploração dos dados contidos nas reviews. E logo em seguida, será feito todo processamento do texto excluindo pontuações, caracteres especiais e deixando tudo em lowercase.
E posteriormente, será escolhido uma arquitetura de rede neural que se adeque a proposta do projeto, que melhor classifiquem os dados.