Este repositório contém um trabalho desenvolvido para a conversão de datas usando modelos de Seq2Seq. O objetivo é transformar datas escritas em formato textual (como "27 dezembro 200") para um formato padronizado (como "27/12/2004").
Os experimentos e as análises realizadas para o desenvolvimento do modelo estão detalhados no notebook notebooks/EP3.ipynb.
Os dados utilizados para treinamento e teste estão disponíveis no diretório data/.
Para executar o projeto, siga as etapas abaixo:
-
Requisitos
- Certifique-se de estar usando Python 3.12.7.
- Instale as dependências listadas em
requirements.txt, preferencialmente em um ambiente virtual (e.g., conda ou venv).
-
Word Embedding
- Baixe o modelo de embeddings Word2Vec disponibilizado pelo NILC: link para download.
- Após o download, coloque o arquivo na pasta
models/embedding/. Mais detalhes sobre essa etapa podem ser encontrados no notebooknotebooks/EP3.ipynb.
data/: contém os dados para o treinamento e teste.models/embedding/: onde o modelo Word2Vec deve ser armazenado.notebooks/EP3.ipynb: notebook com os experimentos e a análise dos resultados.