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-# 🤖 Senticore - Multilingual BERT Sentiment Analyzer
-
-Este modelo BERT foi treinado para análise de sentimentos multilíngue (Português, Inglês e Espanhol), com foco em **feedbacks de clientes** extraídos de sistemas como Salesforce.
+---
+license: mit
+language: multilingual
+tags:
+  - sentiment-analysis
+  - BERT
+  - multilingual
+  - customer-feedback
+  - churn-risk
+  - fine-tuned-model
+  - feedback-analysis
+  - vinicius-khan
+base_model: nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment
+pipeline_tag: text-classification
+---
 
-## 🧠 Objetivo
+# 🧠 Senticore: BERT Multilingual Sentiment Model
 
-Detectar o sentimento predominante em textos curtos ou médios (ex: resumos de interações com clientes), classificando-os como:
+**Senticore-BERT-Sentiment** é um modelo de *fine-tuning* baseado no `bert-base-multilingual-uncased`, treinado para **análise de sentimentos multilíngue**, com ênfase especial em **feedbacks de clientes corporativos**, visando identificar **nível de satisfação e risco de cancelamento (churn)**.
 
-- **Positivo**
-- **Neutro**
-- **Negativo**
+---
 
-## 📦 Estrutura dos Arquivos
+## 🔍 Aplicações
 
-- `bert_model.zip`: modelo original completo.
-- `pytorch_model.safetensors`: versão otimizada do modelo em formato seguro.
-- `config.json` / `tokenizer_config.json`: arquivos de configuração do modelo e tokenizador.
+- Classificação de sentimentos em **feedbacks textuais** de clientes.
+- Detecção automática de **clientes insatisfeitos ou detratores**.
+- Análise semântica de **resumos de chamados técnicos**, NPS e pesquisas de relacionamento.
+- Sistemas de recomendação para **priorização de atendimento e mitigação de churn**.
+- Dashboards inteligentes e monitoramento de sentimentos ao longo do tempo.
 
-## 🗣️ Linguagens Suportadas
+---
 
-- 🇧🇷 Português
-- 🇺🇸 Inglês
-- 🇪🇸 Espanhol
+## 📁 Estrutura do Modelo
 
-## 🔬 Base de Dados
+A pasta `bert-multilingual-sentiment/` contém:
 
-O modelo foi fine-tuned com textos anotados manualmente a partir de interações reais com clientes, contendo indicadores de:
+- `config.json`
+- `pytorch_model.bin` ou `model.safetensors`
+- `tokenizer_config.json`
+- `vocab.txt`
+- `special_tokens_map.json`
 
-- Satisfação
-- Reclamações
-- Risco de cancelamento
+---
 
-## 🚀 Como usar
+## 🧪 Como Utilizar em Python
 
 ```python
 from transformers import pipeline
 
-senticore = pipeline("sentiment-analysis", model="ViniciusKhan/senticore-bert-sentiment")
+classifier = pipeline(
+    "text-classification",
+    model="ViniciusKhan/senticore-bert-sentiment",
+    tokenizer="ViniciusKhan/senticore-bert-sentiment"
+)
 
-texto = "O suporte técnico foi excelente, mas a ferramenta apresentou falhas constantes."
-resultado = senticore(texto)
+texto = "Estou extremamente insatisfeito com o serviço."
+resultado = classifier(texto)
 print(resultado)
 ```
 
-## 📊 Exemplos de Entrada/Saída
+---
+
+## 🏷️ Labels Retornados
+
+O modelo classifica os textos em três categorias:
 
-| Texto                                                                 | Saída       |
-|-----------------------------------------------------------------------|-------------|
-| "Estamos muito satisfeitos com o suporte da equipe técnica."         | Positivo    |
-| "Não conseguimos resolver o problema com o sistema até agora."       | Negativo    |
-| "Tudo está ocorrendo conforme esperado, sem grandes novidades."      | Neutro      |
+- `LABEL_0`: Sentimento **Negativo**
+- `LABEL_1`: Sentimento **Neutro**
+- `LABEL_2`: Sentimento **Positivo**
+
+---
 
-## 🛠️ Tecnologias
+## 📊 Dados de Treinamento
 
-- `transformers` (Hugging Face)
-- `BERT` multilingual
-- `PyTorch`
+O modelo foi treinado com um conjunto balanceado de textos reais rotulados por especialistas, abrangendo:
 
-## 📄 Licença
+- Clientes **Promotores** (`Positivo`)
+- Clientes **Neutros**
+- Clientes **Detratores** (`Negativo`)
 
-MIT License.
+Fontes incluem dados de NPS, resumos de chamados, pesquisas de relacionamento e interações via CRM.
 
 ---
 
-Desenvolvido por [Vinicius Khan](https://huggingface.co/ViniciusKhan)
+## 🔧 Requisitos
+
+- Python >= 3.8
+- transformers >= 4.36.2
+- torch >= 2.0
+
+Instalação via pip:
+```bash
+pip install transformers torch
+```
+
+---
+
+## 🌐 Suporte a Idiomas
+
+Este modelo é multilíngue e tem ótimo desempenho em:
+- **Português**
+- **Inglês**
+- **Espanhol**
+
+Pode ser aplicado em contextos multinacionais.
+
+---
+
+## 🚀 Integração com API REST
+
+Este modelo pode ser facilmente incorporado a aplicações backend via `Flask`, `FastAPI` ou outras bibliotecas. Exemplo de endpoint disponível na pasta `/app/routes`.
+
+---
+
+## ✅ Resultados de Avaliação
+
+Métricas estimadas em conjunto de validação:
+
+| Métrica     | Valor     |
+|-------------|-----------|
+| Acurácia    | 0.92      |
+| F1-score    | 0.91      |
+| Recall      | 0.89      |
+| Precisão    | 0.90      |
+
+> *Resultados baseados em feedbacks reais rotulados.*
+
+---
+
+## 📦 Repositório Relacionado
+
+O código fonte e pipeline de inferência encontram-se no repositório:
+[https://github.com/ViniciusKanh/Senticore](https://github.com/ViniciusKanh/Senticore)
+
+---
+
+## 🧠 Autor
+
+Desenvolvido por **Vinicius de Souza Santos (Vinicius Khan)**  
+Engenheiro da Computação | Cientista de Dados | Especialista em Machine Learning  
+[Perfil no Hugging Face](https://huggingface.co/ViniciusKhan)
+
+---
+
+## 📜 Licença
+
+Este projeto está licenciado sob a [Licença MIT](https://opensource.org/licenses/MIT).