FERRAMENTA: Extensão de navegador WEB(Chrome) para indicação de notícias similares.

LINGUAGENS UTILIZADAS:

-Python

-JavaScript

-HTML e CSS

TECNOLOGIAS UTILIZADAS:

-Framework Scrapy para extração de dados

-Framework Django para construir a aplicação

-Biblioteca NLTK para aplicar ténicas de pre-processamento dos dados como a tokenização e remoção da stopwords

-Biblioteca Gensim para aplicar modelos de processamento de linguagem natural nas notícias extraídas

-Biblioteca DASH para construir um dashboard e exibir as avaliações de similaridade feitas pelos usuários

-Biblioteca Plotly e Pandas para poder gerar os gráficos para o dashboard

BANCO DE DADOS:

-MongoDB Atlas -> É um banco de dados em nuvem, NoSQL, utiliza os serviços da AWS

-Redis Queue -> Através do banco de dados do REDIS foi possível trabalhar processos em segundo plano.

-Heroku -> Foi utilizado para implantar o backend da aplicação