semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ContentAssistant 0.4
Manipulação do assistente de conteúdo
Requires Python: >=3.6

# ContentAssistant

## Realize teste em massa e obtenha informações como:

Intenção reconhecida;__
Entidades reconhecidas;__
Score__
Se encontrou alguma resposta no assistente de conteúdo;__
Resposta encontrada.__

```Python
import ContentAssistant

CA = ContentAssistant.Test(AUTH, input)
```

### Para instanciar a classe, é necessário dois parâmetros:

### AUTH: String - Authorization/Key do bot.
### input: Lista ou pd.Series (coluna de DataFrame) - Frases para efetuar o teste.


### Uso com lista

```Python
import ContentAssistant
AUTH = 'KEY_DO_BOT'
input = ['texto1','texto2']
CA = ContentAssistant.Test(AUTH, input)
response = CA.run_test() 
```

### Uso com pd.Series


```Python
import ContentAssistant
import pandas as pd

AUTH = 'KEY_DO_BOT'
df = pd.read_csv('C:\Users\base.csv', sep=';', encoding='utf8') #Abrindo o arquivo
input = df['Frases'] #Selecionando a coluna com as frases
CA = ContentAssistant.Test(AUTH, input)
response = CA.run_test()
```


### Salvando o resultado

Escolha o caminho, nome do arquivo, tipo (csv,txt) e separador, e rode o código abaixo.

```Python
response.to_csv(r'/minha_pasta/resultado_1.csv', sep=";",encoding='utf8') 
```
iguanas 0.1.4
Rule generation, optimisation, filtering and scoring library
Requires Python: >=3.6

# What is Iguanas?

Iguanas is a fast, flexible and modular Python package for:

* Generating new rules using a labelled dataset.
* Optimising existing rules using a labelled or unlabelled dataset.
* Combining rule sets and removing/filtering those which are unnecessary.
* Generating rule scores based on their performance.

It aims to help streamline the process for developing a deployment-ready Rules-Based System (RBS) for **binary classification use cases**.