Desafio: Analizando varios sentimientos | ChatGPT: optimizando la calidad de los resultados | Alura Latam

{ "reseñas": [ { "id": 1, "resumen": "Funciona bien y es fácil de limpiar, pero la rejilla es difícil de limpiar y poco segura.", "puntos_fuertes": [ "Buen rendimiento", "Fácil de limpiar la canasta" ], "puntos_débiles": [ "Difícil de limpiar la rejilla", "La rejilla puede caerse al volcar la comida" ], "sentimiento": "positivo" }, { "id": 2, "resumen": "Funciona bien hasta que el mango se rompe, dejando la freidora inutilizable.", "puntos_fuertes": [ "Buen funcionamiento inicial" ], "puntos_débiles": [ "Mango mal diseñado", "Pieza de plástico frágil", "Tornillos insuficientes y mal ubicados" ], "sentimiento": "negativo" }, { "id": 3, "resumen": "Fácil de usar y diseño atractivo, pero difícil de ajustar tiempos de cocción.", "puntos_fuertes": [ "Fácil de usar", "Diseño atractivo", "Botones iluminados", "Cocina bien ciertos alimentos" ], "puntos_débiles": [ "Difícil de ajustar tiempos", "Botón de mariscos poco preciso", "Cocción inconsistente en algunos alimentos" ], "sentimiento": "neutral" } ] }

Hola Juan, espero que estés bien

¡Gracias por compartir tu desafío! Parece que estás trabajando en un análisis de sentimientos para reseñas de productos. Aquí te dejo algunas sugerencias sobre cómo podrías abordar el análisis de los sentimientos en los ejemplos que proporcionaste:

Identificación de Sentimientos Mixtos: En las reseñas que has compartido, cada una tiene tanto puntos fuertes como débiles. Esto puede llevar a sentimientos mixtos, lo que hace que el análisis sea un poco más complicado. Por ejemplo, la primera reseña tiene más puntos fuertes que débiles, pero los puntos débiles son significativos, lo que podría justificar el sentimiento "positivo" asignado.
Clasificación Basada en Puntos Fuertes y Débiles: Una forma de abordar esto es asignar un peso a los puntos fuertes y débiles y calcular un puntaje total para determinar el sentimiento general. Podrías asignar un valor numérico a cada punto fuerte y débil y luego sumar para ver si el resultado es positivo, negativo o neutral.
Uso de Modelos de Lenguaje: Herramientas como los modelos de lenguaje de IA pueden ayudarte a analizar el texto de manera más detallada. Puedes entrenar un modelo para reconocer patrones en los textos que indiquen un sentimiento positivo, negativo o neutral.
Contexto y Subjetividad: Ten en cuenta que la percepción del sentimiento puede ser subjetiva y depender del contexto. Algunas personas pueden considerar un punto débil más significativo que un punto fuerte, lo que puede influir en el sentimiento general.

Espero que estas ideas te sean útiles para optimizar la calidad de tus resultados en el análisis de sentimientos. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!