Desenvolvimento de uma api para treinamento de um modelo para análise de sentimentos de textos de redes sociais

As instituições de ensino são grandes produtoras de informações e desempenham um papel fundamental na sociedade. Uma universidade, por exemplo, possui diversos meios de gerar e disseminar dados. As redes sociais são um desses eios onde a comunidade acadêmica pode expor suas experiências e opiniões sobre os assuntos cotidianos presentes nas instituições. No entanto, a dispersão dessas informações dificulta o acesso pela comunidade acadêmica, que acaba levando mais tempo para acompanhar as atualizações e se manter informada sobre o que acontece no campus. Para resolver esse problema foi feito um ajuste fino (fine-tunnig) em um modelo pré-treinado, o BERTimbau, para analisar entimentos em textos de redes sociais. E desenvolvida uma aplicação que aplica a técnica do aprendizado federado agindo como um servidor focando na privacidade dos dados dos usuários e na evolução continua do modelo. Essa aplicação disponibiliza endpoints para que o front-end possa registar clientes, solicitar tarefas de treinamento, verificar o estado do treinamento, submeter atualizações locais e obter o modelo global atualizado. Realizou-se uma validação da aplicação por meio de uma estratégia de testes de unidade e integração, garantindo a confiabilidade das operações. Além disso, foi documentada utilizando o Swagger e Redoc, facilitando seu consumo por desenvolvedores front-end.