Se você é um amante de futebol, sabe que a internet é uma fonte inesgotável de informações sobre os times, jogos, jogadores e muito mais. Um dos meios mais populares de acompanhar essas informações são os feeds de RSS.
Neste artigo, vamos explorar como usar o Natural Language Processing (NLP) com o pacote Natural Language Toolkit (NLTK) e Feedparser para analisar feeds de RSS de dois times de futebol: Corinthians e Palmeiras.
📚 Bibliotecas utilizadas
Antes de começar, é necessário instalar e importar as bibliotecas necessárias. Utilizaremos as seguintes bibliotecas:
Feedparser: biblioteca Python para trabalhar com feeds de RSS.
NLTK: conjunto de bibliotecas Python para processamento de linguagem natural.
Random: biblioteca Python para gerar números aleatórios.
Além disso, vamos baixar as stopwords em português do NLTK.
🗞️ Coletando feeds de RSS
Agora que temos as bibliotecas importadas, podemos coletar os feeds de RSS dos times de futebol que queremos analisar. Vamos armazenar esses feeds em um dicionário, onde a chave é o nome do time e o valor é o link do feed de RSS.
📝 Pré-processamento dos dados
Antes de extrair recursos das frases, precisamos pré-processar os dados. Vamos separar as palavras das frases, remover as stopwords em português e armazenar cada frase junto com a categoria a que pertence.
🧠 Treinando o classificador
Com as frases pré-processadas, podemos extrair recursos delas usando o recurso featureExtractor. Vamos criar conjuntos de treinamento e teste e usar o classificador Naive Bayes do NLTK para treinar o modelo.
Com o modelo treinado, agora podemos utilizá-lo para classificar novos dados. No caso do nosso código, escolhemos classificar as notícias de futebol do Corinthians e Palmeiras, mas como saída vamos apresentar somente as 10 notícias mais relevantes na presente data (26/02/2023) para o Corinthians. Vamos dar uma olhada no código que faz isso:
Neste trecho de código, estamos percorrendo as primeiras 10 notícias do feed RSS do Corinthians, obtendo as características da notícia usando a função featureExtractor, e classificando a notícia usando o modelo de classificação classifier. Por fim, estamos imprimindo a categoria e o resumo da notícia.
Desta forma, podemos analisar como o modelo está classificando as notícias. Se o modelo estiver cometendo muitos erros, podemos voltar e ajustar os parâmetros ou recursos utilizados para melhorar a precisão da classificação.
Link da 1ª Matéria: https://www.gazetaesportiva.com/campeonatos/paulista/santos-arranca-empate-do-corinthians-no-fim-mas-segue-em-situacao-delicada-no-paulistao/
🎉 Conclusão
Neste artigo, vimos como usar as bibliotecas NLP, NLTK e Feedparser em conjunto para extrair recursos de texto e classificar dados. Aprendemos como obter dados de feeds RSS, como processar texto e extrair recursos úteis, como treinar um modelo de classificação Naive Bayes e como avaliar a precisão do modelo.
Com essa base, é possível aplicar essas técnicas em diversos projetos que envolvem processamento de texto e classificação de dados. É importante lembrar que a qualidade dos resultados obtidos depende da qualidade dos dados utilizados e da escolha dos recursos e técnicas de processamento de texto utilizados.
Espero que este artigo tenha sido útil para você entender como usar NLP, NLTK e Feedparser em conjunto para processamento de texto e classificação de dados. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, sinta-se à vontade para deixar um comentário abaixo.