🤖 Análisis de Sentimiento Dual con Modelos Locales 📊

¡Bienvenido a este proyecto de análisis de sentimiento! 🚀 Este pipeline está diseñado para leer un archivo de comentarios, procesarlos y enriquecerlos usando dos potentes modelos de lenguaje de Hugging Face. Todo el proceso se ejecuta de manera 100% local y offline, garantizando la máxima velocidad y la total privacidad de tus datos.

• 🌐 Ejecución Offline: Tras una descarga inicial, no se necesita conexión a internet. ¡Analiza tus datos en cualquier lugar!
• 🧠 Análisis Dual: Cada comentario es evaluado por dos modelos diferentes para obtener una visión más completa:
  • Clasificación Categórica: Muy Positivo, Positivo, Neutral, Negativo, Muy Negativo.
  • Calificación por Estrellas: De ★☆☆☆☆ (1 estrella) a ★★★★★ (5 estrellas).
• ⚙️ Procesamiento Eficiente: Utiliza un sistema de lotes para procesar miles de comentarios sin agotar la memoria de tu equipo.
• ⚡ Aceleración por GPU: ¡Saca el máximo provecho a tu hardware! Detecta y usa automáticamente tu tarjeta gráfica NVIDIA (CUDA) para un análisis mucho más rápido.
• 📁 Manejo Sencillo de Datos: Lee archivos .xlsx de forma nativa y exporta los resultados a un archivo .csv limpio y listo para usar.

Este proyecto se apoya en dos modelos de lenguaje de código abierto, descargados y ejecutados localmente:

1. Tabularis Sentiment Model

   • Descripción: Un modelo multilingüe basado en DistilBERT que clasifica el texto en 5 categorías de sentimiento.
   • Identificador en Hugging Face: tabularisai/multilingual-sentiment-analysis

2. NLP Town - Star Rating Model

   • Descripción: Un modelo multilingüe basado en BERT entrenado para calificar reseñas en una escala de 1 a 5 estrellas.
   • Identificador en Hugging Face: nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment