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Salvar o modelo treinado da rede em um arquivo .h5 (conjunto dimensionais de dados científicos) diferenciando o tipo do dataset, word embedding e estrutura da rede;
Salvar os hiperparâmetros de treinamento em um arquivo csv após rodar (igual Larissa faz);
Alterar código de predição para ler esses arquivos .h5 baseado no word embedding, tipo de dataset e estrutura da rede;
Alterar lógica que cria a tabela da média de predições para cada autor de forma que seja dinâmica e use as novas colunas do dataset de predição (talvez utilização do pandas ajude);
Criar uma lógica que salve em um arquivo csv os valores das métricas do coeficiente de pearson, coeficiente de spearman e mse principalmente (evidenciar para cada linha de qual dataset e word embedding se trata e qual foi a data).
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Existem algumas melhorias ainda para agrupar os resultados que devem ser feitos, mas não é o foco no momento. Como no caso agrupar baseado no conjunto de dados de treinamento e predição capturados para melhor organização e menor confusão.
Realizar as seguintes melhorias/refatorações:
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