REMOVE_EMOJIS - Remoção de Emojis

O que é esta operação?

A operação REMOVE_EMOJIS do Content Cleaner é responsável por identificar e remover todos os emojis e símbolos Unicode de um texto, incluindo emoticons modernos, símbolos e ícones especiais.

Por que esta operação existe?

Emojis podem dificultar análise textual ou causar problemas de compatibilidade. A operação REMOVE_EMOJIS existe para:

Análise de Texto Puro: Preparar conteúdo para NLP removendo símbolos não textuais
Compatibilidade de Sistemas: Remover caracteres Unicode que podem causar erros em sistemas legados
Profissionalização de Conteúdo: Limpar textos informais removendo emojis para contextos formais
Normalização de Dados: Padronizar textos para análise estatística ou machine learning

Como funciona internamente?

Quando a operação REMOVE_EMOJIS é executada, o sistema:

Recebe o texto: Obtém o conteúdo da variável especificada
Aplica regex Unicode: Utiliza ranges Unicode completos para detectar todos os emojis
Conta ocorrências: Registra quantos emojis foram encontrados
Remove os emojis: Substitui todos os símbolos encontrados por string vazia
Atualiza estatísticas: Incrementa o contador emojisRemoved
Retorna resultado: Armazena o texto limpo

Código interno (content-cleaner-executor.service.ts:239-245):

// Remove emojis
if (config.removeEmojis === true) {
  const emojiRegex = /[\u{1F600}-\u{1F64F}\u{1F300}-\u{1F5FF}\u{1F680}-\u{1F6FF}\u{1F700}-\u{1F77F}\u{1F780}-\u{1F7FF}\u{1F800}-\u{1F8FF}\u{1F900}-\u{1F9FF}\u{1FA00}-\u{1FA6F}\u{1FA70}-\u{1FAFF}\u{2600}-\u{26FF}\u{2700}-\u{27BF}\u{2B50}\u{2B55}\u{231A}\u{231B}\u{2328}\u{23CF}\u{23E9}-\u{23F3}\u{23F8}-\u{23FA}\u{24C2}\u{25AA}\u{25AB}\u{25B6}\u{25C0}\u{25FB}-\u{25FE}\u{2934}\u{2935}\u{2B05}-\u{2B07}\u{2B1B}\u{2B1C}\u{3030}\u{303D}\u{3297}\u{3299}]/gu;
  const matches = cleaned.match(emojiRegex);
  stats.emojisRemoved = matches ? matches.length : 0;
  cleaned = cleaned.replace(emojiRegex, '');
}

Quando você DEVE usar esta operação?

Use REMOVE_EMOJIS sempre que precisar texto sem símbolos para processamento:

Casos de uso

Preparação para NLP: "Limpar textos antes de análise linguística ou classificação"
Sistemas Legados: "Remover Unicode especial antes de integrar com bancos de dados antigos"
Relatórios Formais: "Profissionalizar textos removendo emojis informais"
Treinamento de ML: "Normalizar datasets removendo ruído visual"

Quando NÃO usar REMOVE_EMOJIS

Análise de Sentimento: Emojis contêm informação emocional valiosa
Redes Sociais: Em contextos informais, emojis são parte da comunicação
Marketing: Campanhas modernas usam emojis estrategicamente

Parâmetros

Campo	Tipo	Obrigatório	Descrição
inputVariable	string	Sim	Variável contendo o texto a limpar
removeEmojis	boolean	Não	Remove emojis do texto (padrão: false)
outputVariable	string	Não	Variável para resultado (padrão: "cleaned_content")
returnStats	boolean	Não	Retornar estatísticas (padrão: false)

Exemplo 1: Preparação para Análise NLP

Objetivo: Limpar review removendo emojis antes de classificação de sentimento

JSON para Importar

{
  "name": "Limpar Review para NLP",
  "nodes": [
    {
      "id": "start_1",
      "type": "start",
      "position": { "x": 100, "y": 100 },
      "data": { "label": "Início" }
    },
    {
      "id": "variable_1",
      "type": "variable",
      "position": { "x": 300, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Review com Emojis",
        "parameters": {
          "variableName": "raw_review",
          "variableValue": "Produto incrível! 😍🎉 Super recomendo! ⭐⭐⭐⭐⭐ Entrega rápida 🚀"
        }
      }
    },
    {
      "id": "cleaner_1",
      "type": "content_cleaner",
      "position": { "x": 500, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Remover Emojis",
        "parameters": {
          "inputVariable": "raw_review",
          "removeEmojis": true,
          "removeExtraSpaces": true,
          "outputVariable": "clean_review",
          "returnStats": true,
          "statsVariable": "stats"
        }
      }
    },
    {
      "id": "message_1",
      "type": "message",
      "position": { "x": 700, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Texto Limpo",
        "parameters": {
          "message": "📄 Texto para NLP:\n{{clean_review}}\n\n🧹 Emojis removidos: {{stats.emojisRemoved}}\n✅ Pronto para análise"
        }
      }
    },
    {
      "id": "end_1",
      "type": "end",
      "position": { "x": 900, "y": 100 },
      "data": { "label": "Fim" }
    }
  ],
  "edges": [
    { "source": "start_1", "target": "variable_1" },
    { "source": "variable_1", "target": "cleaner_1" },
    { "source": "cleaner_1", "target": "message_1" },
    { "source": "message_1", "target": "end_1" }
  ]
}

Saída esperada:

Sistema: 📄 Texto para NLP:
Produto incrível! Super recomendo! Entrega rápida

🧹 Emojis removidos: 8
✅ Pronto para análise

Exemplo 2: Profissionalização de Mensagem

Objetivo: Converter mensagem informal em formato profissional

JSON para Importar

{
  "name": "Profissionalizar Mensagem",
  "nodes": [
    {
      "id": "start_1",
      "type": "start",
      "position": { "x": 100, "y": 100 },
      "data": { "label": "Início" }
    },
    {
      "id": "input_1",
      "type": "input",
      "position": { "x": 300, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Mensagem Informal",
        "parameters": {
          "message": "Digite a mensagem informal:",
          "variableName": "informal_msg"
        }
      }
    },
    {
      "id": "cleaner_1",
      "type": "content_cleaner",
      "position": { "x": 500, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Profissionalizar",
        "parameters": {
          "inputVariable": "informal_msg",
          "removeEmojis": true,
          "removeExtraSpaces": true,
          "trimWhitespace": true,
          "outputVariable": "formal_msg"
        }
      }
    },
    {
      "id": "message_1",
      "type": "message",
      "position": { "x": 700, "y": 100 },
      "data": {
        "label": "Versão Formal",
        "parameters": {
          "message": "📧 VERSÃO PROFISSIONAL:\n\n{{formal_msg}}\n\n✅ Pronta para envio corporativo"
        }
      }
    },
    {
      "id": "end_1",
      "type": "end",
      "position": { "x": 900, "y": 100 },
      "data": { "label": "Fim" }
    }
  ],
  "edges": [
    { "source": "start_1", "target": "input_1" },
    { "source": "input_1", "target": "cleaner_1" },
    { "source": "cleaner_1", "target": "message_1" },
    { "source": "message_1", "target": "end_1" }
  ]
}

Saída esperada:

Sistema: Digite a mensagem informal:
Usuário: Olá! 👋 Podemos marcar reunião? 📅 Estou livre amanhã! 😊
Sistema: 📧 VERSÃO PROFISSIONAL:

Olá! Podemos marcar reunião? Estou livre amanhã!

✅ Pronta para envio corporativo

Boas Práticas

✅ SIM: - Remover emojis antes de análise NLP ou classificação de texto - Usar para compatibilidade com sistemas legados - Aplicar em relatórios formais e documentos corporativos - Combinar com outras limpezas para normalização completa

❌ NÃO: - Remover de análises de sentimento (emojis são dados emocionais) - Aplicar em conteúdo de redes sociais onde são esperados - Usar em campanhas de marketing que dependem de emojis

Dicas

💡 Dica 1: O regex cobre todos os ranges Unicode de emojis modernos (2023+)

💡 Dica 2: Combine com removeExtraSpaces para evitar espaços duplos onde emojis foram removidos

💡 Dica 3: Por padrão está DESATIVADO (false), diferente de URLs e emails que são padrão true

💡 Dica 4: Para análise de sentimento, considere EXTRAIR emojis ao invés de remover

Próximo Node

→ REMOVE_SPECIAL_CHARS - Remove caracteres especiais → REMOVE_PUNCTUATION - Remove pontuação → NORMALIZE_UNICODE - Normaliza acentos e caracteres especiais