🇺🇸: A respirator recommendation API for Brazillian respirators.
🇧🇷: Uma API de recomendação de respiradores (máscaras) brasileiros.
Minha motivação ao criar essa API foi incentivar o uso de máscaras de qualidade durante esse momento de pandemia. Saber diferenciar uma máscara de qualidade e um com menos qualidade não é uma tarefa exatamente simples: é muito comum vermos pessoas utilizando máscaras duvidosas KN95 mesmo com máscaras PFF2 (que são mais seguras) disponíveis.
Muitos ainda utilizam máscaras com elastano em sua composição, o que pode aumentar mais perigoso a geração de aerossóis pelo usuário.
A ideia dessa API é que ela seja capaz de analisar um site de um fornecedor de máscaras e extraia informações relevantes da máscara fornecida, como se ela é do tipo PFF2 (e se tem Certificado de Aprovação válido), se possue elastano em sua composição etc.
É possível acessar a API diretamente aqui. Para isso,
chame o método POST do endpoint /api/v1/respirator com o parametro url com a URL de
um fornecedor de máscaras. Por exemplo:
https://www.superepi.com.br/mascara-bls-pff2-sem-valvula-bls-tipo-concha-128-b-1835-p1052423
Quer saber mais sobre proteção efetiva contra a COVID-19? Leia meu texto sobre o assunto.
- Baseado no template python-flask-restful-mongodb-template.
- Fornece detecção de tipos de máscaras por meio de NER (Named Entity Recognition) usando a biblioteca Spacy.
A Estrutura do projeto segue a mesma do template no qual ele foi baseado, com algumas coisas adicionadas:
- Há um diretório
utilscom utilitários úteis para o projeto (que no caso é apenas uma ferramenta) para geração de exemplos de validação para o modelo de NLP. - O diretório
validationpossui alguns testes com intuito de validar o modelo para extração das entidades. - O diretório
nlppossui o modelo criado e utilizado pela API.
Nota: o código da aplicação ainda está um pouco desorganizado, principalmente na parte da lógica de negócios (inclusive com alguns avisos no code climate).
A ideia desse projeto, pelo que se sabe de proteção efetiva contra a COVID-19, é recomendar máscaras do tipo PFF2 e PFF3 sem válvula e com CA válido. Ao mesmo tempo, alertar o usuário quando essas informações não são encontradas no site ou quando ele utiliza máscaras que possuem elastano ou são do tipo KN95.
Em um segundo momento (ainda não funcional), o objetivo é alertar para casos de preços abusivos de máscaras, como tem acontecido de forma bastante frequente (algumas são vendidas por R$30!).
Para extrair esses dados dos sites, eu utilizei NER (Named Entity Recognition) por meio da biblioteca spacy.
Para isso, eu treinei um novo modelo baseado no modelo brasileiro que a biblioteca já disponibiliza. Como esse é um caso de uso muito particular, precisei gerar o dataset para treiná-lo. Para gerar ele, eu extrai informações de sites manualmente e etiquetei essas informações. As etiquetas utilizadas foram:
- CA (Certificado de Aprovação)
- CV (Com Válvula)
- SV (Sem Válvula)
- PFF1 (Respirador PFF Classe 1)
- PFF2 (Respirador PFF Classe 2)
- PFF3 (Respirador PFF Classe 3)
- KN95 (Respirador padrão chinês)
- EL (Elastano)
O modelo treinado está disponível no diretório nlp. A partir desse modelo, a API extrai os dados
dos sites apresentados e retorna em um JSON.
A vantagem de usar um modelo estatísticos para extrair as entidades é que o próprio modelo aprende as características das entidades, sem necessidade analítica para que eu formasse regras para isso. Além disso, os modelos não consideram apenas as palavras que estou procurando e sim também o contexto no qual elas estão inseridas (ex: nem todo número é um Certificado de Aprovação, mas um número com a palavra "CA" próxima deve ser).
Sinta-se a vontade para abrir uma issue e me informar do problema! Toda contribuição é bem-vinda.
Essa API ainda está em fase experimental. Ela não funciona em alguns sites como Americanas ou Shopee.
Disponível sob a MIT License.