🏗️ Arquitectura de la Aplicación

Esta aplicación utiliza una arquitectura modular para comparar modelos de análisis de sentimiento:

🤖 Modelos Utilizados

RoBERTuito (pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis)

• ✅ Especializado en lenguaje coloquial y redes sociales
• ✅ Entrenado en tweets en español
• ✅ Ideal para lenguaje informal y argentino

BETO (finiteautomata/beto-sentiment-analysis)

• ✅ Clásico basado en BERT entrenado en Wikipedia
• ✅ Formal y generalista
• ✅ Bueno para textos periodísticos y formales

✨ Características

• Carga eficiente: Modelos cargados una sola vez al inicio
• Procesamiento paralelo: Ambos modelos ejecutados simultáneamente
• Extracción web: BeautifulSoup para contenido de páginas
• Manejo de errores: Validación robusta de URLs y contenido
• Interfaz intuitiva: Pestañas organizadas por funcionalidad

🚀 Uso Recomendado

Para análisis directo:

• Textos cortos y específicos
• Mensajes de redes sociales
• Comentarios y reseñas

Para análisis web:

• Artículos de noticias completos
• Páginas web con contenido extenso
• Análisis de sentimiento periodístico

📊 Métricas Incluidas

• Confianza: Probabilidad asignada por cada modelo
• Tiempo de respuesta: Latencia de cada análisis
• Longitud del texto: Caracteres procesados