Uma empresa deseja que um modelo de ML analise avaliações de mídias sociais e rotule cada uma como neutra, positiva ou negativa. Qual abordagem de modelagem é apropriada para este requisito?

A classificação é a abordagem correta porque o objetivo é atribuir uma categoria predefinida (neutra, positiva ou negativa) a cada avaliação de mídia social. Este é um problema clássico de classificação de texto, onde o modelo aprende a mapear o texto de entrada para uma de várias classes discretas. A geração de texto aberto não é apropriada, pois criaria texto novo, não categorizaria o existente. A sumarização de texto condensaria o conteúdo, em vez de classificá-lo. A tradução automática converteria o texto para outro idioma, o que não atende ao requisito de rotulagem de sentimento.