¡Hola Marco!
Entiendo que estás buscando una forma de comprender las opiniones de los consumidores sobre el rendimiento del producto y sus funcionalidades, y necesitas generar un resumen en español, una lista de puntos fuertes, una lista de puntos débiles y el sentimiento final de la persona respecto al producto para cada reseña. Además, necesitas generar un resultado en formato de salida JSON con 5 claves: ID de la reseña, resumen, lista de puntos fuertes, lista de puntos débiles y sentimiento.
Para lograr esto, puedes utilizar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para analizar el texto de las reseñas. Por ejemplo, puedes utilizar bibliotecas como NLTK o spaCy en Python para tokenizar el texto, identificar palabras clave, y determinar el sentimiento asociado a cada reseña.
Aquí tienes un ejemplo sencillo de cómo podrías abordar este problema utilizando Python y la biblioteca NLTK:
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# Texto de ejemplo de la reseña
texto_reseña = "I use the air fryer a lot. It works very well. I made hamburgers in it last night, the were wonderful! The rack you put the food on is a little hard to clean."
# Tokenizar el texto
tokens = word_tokenize(texto_reseña)
# Analizar el sentimiento de la reseña
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
sentimiento = sia.polarity_scores(texto_reseña)
# Imprimir el resultado
print("Texto tokenizado:", tokens)
print("Sentimiento:", sentimiento)
Este es solo un ejemplo básico para ilustrar cómo podrías empezar a abordar el problema. Puedes ampliar este enfoque para analizar el texto completo de cada reseña, generar resúmenes, identificar puntos fuertes y débiles, y luego estructurar los resultados en formato JSON.
Espero que este ejemplo te ayude a empezar con tu desafío. Si necesitas más ayuda con el código o con el análisis de las reseñas, no dudes en preguntar.
¡Espero haber ayudado y buenos estudios!
