Metadata-Version: 2.1
Name: TakeAicHelper
Version: 0.0.5
Summary: Métricas para analisar a conversa entre pessoas e chatbots
Home-page: UNKNOWN
Author: Caio Souza
Author-email: caios@take.net
License: UNKNOWN
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: plotly

# TakeAicHelper

### FunÃ§Ãµes disponÃ­veis
```Python
#InformaÃ§Ãµes bÃ¡sicas sobre a base analisada;
  overview()

#Valor da Taxa de TCG;
  tcg()

#Dataframe especÃ­fico sobre a intenÃ§Ã£o desejada;
  intentDetails("NOME_DA_INTENÃ‡ÃƒO")

#Ranking das entidades, pode ser gerado por intenÃ§Ã£o ou visualizar de forma geral;

  entities(n,'NOME_DA_INTENÃ‡ÃƒO') 
  entities(n)

#Ranking das intenÃ§Ãµes;
  intentions(n)

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de Reconhecimento em grÃ¡fico;
  tr('chart')

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de Reconhecimento em tabela;  
  tr('table')

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de Reconhecimento em dataframe;
  tr()

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de CompreensÃ£o interna por grÃ¡fico, com o score da NLP editÃ¡vel (default: 0.6);
  tci('table',0.9)

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de CompreensÃ£o interna por tabela, com o score da NLP editÃ¡vel (default: 0.6);
  tci('chart',0.9)

#VisualizaÃ§Ã£o da Taxa de CompreensÃ£o geral em dataframe;
  tci() 

#CriaÃ§Ã£o de arquivos em formato csv separados por intenÃ§Ã£o.
csvByIntentions(path='', sep=';')
```

### Regras do parÃ¢metro n
O parÃ¢mentro *n* Ã© um nÃºmero inteiro, que se refere a quantidade de intenÃ§Ãµes ou entidades que serÃ£o listadas. 

> Caso o *n* for igual a **0** , **todas** as intenÃ§Ãµes/entidades serÃ£o listadas.

> Caso o *n* for um nÃºmero positivo, as n intenÃ§Ãµes/entidades **mais** reconhecidas serÃ£o listadas.

> Caso o *n* for um nÃºmero negativo, as n intenÃ§Ãµes/entidades **menos** reconhecidas serÃ£o listadas.

### Instanciando a classe

```Python
from TakeAicHelper.metrics import Metrics

analyse = Metrics(path=r'C:\Users\base.csv', encoding='utf-8', sep=';', minimunScore=0.6)
analyse.overview()
```




