Semelhança de Filmes a partir de Resumos de Roteiros

Este projeto se concentra no desenvolvimento de uma aplicação em Python para analisar e medir a semelhança entre resumos de roteiros de filmes. O objetivo é fornecer uma ferramenta que possa ajudar a identificar semelhanças entre filmes com base em suas histórias, permitindo que os usuários descubram filmes relacionados ou recomendem semelhantes. O projeto utiliza técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), particularmente pré-processamento de texto, vetorização e métricas de semelhança, para alcançar seus objetivos. Primeiro, ele pré-processa os resumos dos roteiros removendo palavras irrelevantes, pontuação e realizando stemming ou lematização para normalizar os dados textuais. Em seguida, emprega métodos de vetorização, como TF-IDF (Frequência de Termo-Frequência Inversa de Documento) ou embeddings de palavras como Word2Vec ou GloVe para converter o texto em representações numéricas adequadas para cálculos de semelhança.