Email Classifier

Classificador de e-mails desenvolvido para organizar e categorizar mensagens automaticamente, utilizando Python no backend e interface web com HTML, CSS e JavaScript.

📌 Visão Geral

O Email Classifier tem como objetivo analisar conteúdos de e-mail e classificá-los em categorias predefinidas (por exemplo: spam, promocional, social, trabalho, pessoal, etc.), facilitando triagem e produtividade.

🚀 Funcionalidades

• Classificação automática de e-mails por categoria.
• Interface web simples para envio/visualização.
• Estrutura preparada para evolução de modelo de classificação.
• Separação entre frontend (HTML/CSS/JS) e lógica de classificação (Python).

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Com base na composição do repositório:

• Python (45.7%) — lógica principal e processamento/classificação.
• JavaScript (23.1%) — interatividade no frontend.
• CSS (18.9%) — estilização da interface.
• HTML (12.3%) — estrutura das páginas.

📂 Estrutura do Projeto (sugestão)

Ajuste os nomes abaixo conforme os arquivos/pastas reais do projeto.

emailclassifier/
├── app.py                     # ponto de entrada da aplicação
├── requirements.txt           # dependências Python
├── static/                    # arquivos CSS, JS e assets
├── templates/                 # páginas HTML (se usar Flask/Django)
├── model/                     # artefatos de modelo (opcional)
├── src/                       # lógica de classificação (opcional)
└── README.md

⚙️ Como Executar Localmente

1) Pré-requisitos

• Python 3.9+ (recomendado)
• pip
• (Opcional) ambiente virtual venv

2) Clone o repositório

git clone https://github.com/zenetodev/emailclassifier.git
cd emailclassifier

3) Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

4) Execute o projeto

Use o comando correspondente ao arquivo principal da aplicação:

python app.py

ou

python main.py

Depois, acesse no navegador (se for app web local):

http://localhost:5000

A porta pode variar dependendo da configuração do projeto.

🧠 Como Funciona a Classificação (conceitual)

1. O usuário fornece um e-mail (assunto + corpo).
2. O sistema faz pré-processamento do texto (limpeza e normalização).
3. O classificador aplica regras/modelo treinado.
4. O resultado retorna com a categoria prevista.

📈 Melhorias Futuras

• Treinamento com base maior e balanceada de dados.
• Métricas de avaliação (accuracy, precision, recall, F1-score).
• Suporte a múltiplos idiomas.
• Dashboard com estatísticas de classificação.
• Exportação de resultados (CSV/JSON).

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Feito com dedicação por @zenetodev