Python: Pandas + scikit-learn com nltk ou re

Vou usar conversa com  chatgpt para tentar desenvolver o problema

Tenho um nome de um produto.

Com 3 txt ( um txt para aceitar aquele produto com N ° descriçoes parecidas ou similares)

• Uma outra descrição que faz parte daquele ramo de produto mas nao é ele que seria pra recusar.

• Outro seria que recusa em todos os casos e situçoes.

Queria um modelo q estudasse todas esses bancos de dados descriçao de palavas e quando aparesse uma descriçao diferente dq esta nos 3 txt ele tomasse uma decisao.

Aceitar naquela condiçao

Recusar naquela condiçao

Recusar para todos.

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Para criar um modelo que tome decisões com base nas descrições dos produtos e nos três arquivos de texto, você pode considerar a seguinte abordagem:

1. **Leitura dos Arquivos de Texto:**
- Leia os três arquivos de texto para extrair as informações relevantes.

2. **Pré-processamento dos Dados:**
- Realize a limpeza e pré-processamento dos dados, removendo caracteres especiais, convertendo para minúsculas, etc.

3. **Modelo de Aprendizado de Máquina:**
- Utilize um modelo de aprendizado de máquina, como um classificador, para treinar com base nos dados dos arquivos.
- Represente cada descrição como um vetor de palavras (bag-of-words ou embeddings).

4. **Tomada de Decisão:**
- Ao receber uma nova descrição, vetorize-a usando a mesma representação utilizada no treinamento.
- Utilize o modelo treinado para predizer se a descrição deve ser aceita, recusada sob certas condições, ou recusada em todos os casos.

5. **Atualização do Modelo (Opcional):**
- Periodicamente, atualize o modelo com novos dados para garantir que ele esteja ajustado às mudanças no padrão das descrições.

Exemplo de bibliotecas que podem ser úteis para implementar isso em Python: scikit-learn para modelos de aprendizado de máquina, pandas para manipulação de dados, e nltk ou spaCy para pré-processamento de texto