leonimeloo/email-classifier

Classificador de Emails com BERTimbau

Descrição

Este repositório contém um modelo de classificação de emails em português, desenvolvido com o BERTimbau (uma variante do BERT otimizada para o idioma português). O modelo classifica emails como Produtivo ou Improdutivo com base no conteúdo do texto. Ele foi treinado para identificar padrões linguísticos que indicam a natureza do email, sendo útil para automação de triagem de mensagens em ambientes profissionais.

Como Usar

O modelo pode ser utilizado para classificar emails através de um script Python que utiliza a biblioteca transformers da Hugging Face. Abaixo está um exemplo de uso:

Requisitos

• Python 3.7+

• Bibliotecas necessárias:

  pip install transformers torch
  

Exemplo de Código

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

def classify_email(email_text, model_path='leonimeloo/email-classifier'):
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)
    inputs = tokenizer(email_text, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True, padding='max_length')
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
    return 'Produtivo' if predictions == 1 else 'Improdutivo'

email_exemplo = "Agradeço pela solicitação."
classificacao = classify_email(email_exemplo)
print(f"\nClassificação do email: {classificacao}")

Passos para Uso

1. Instale as dependências listadas acima.
2. Execute o script, que automaticamente baixará o modelo e o tokenizer do repositório Hugging Face (leonimeloo/email-classifier).
3. Substitua email_exemplo pelo texto do email que deseja classificar.
4. O resultado será exibido como Produtivo ou Improdutivo.

Detalhes do Modelo

• Base: BERTimbau (BERT otimizado para português).
• Tarefa: Classificação binária de texto.
• Classes: Produtivo (1), Improdutivo (0).
• Limite de entrada: 512 tokens (com truncamento e padding automático).
• Framework: PyTorch.
• Repositório: leonimeloo/email-classifier

Como Instalar e Executar

1. Instale as dependências:

   pip install transformers torch
   

2. Execute o script de exemplo, que carregará o modelo diretamente do Hugging Face.

Limitações

• O modelo foi treinado em um conjunto de dados específico e pode não generalizar perfeitamente para todos os tipos de emails.
• Emails com mais de 512 tokens serão truncados, o que pode afetar a classificação.

Contribuições

Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests com melhorias, como ajustes no modelo, novos exemplos de uso ou otimizações.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.