الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

تحليل المشاعر

هذا هو تطبيقات الويب تحليل المشاعر ، لقد استخدمنا عينة تغريدة NLTK لنموذج التدريب ونماذج BAIS الساذجة ونشرها باستخدام Flask API على خادم Heroku. لتدريب واختبار نموذج تحليل المشاعر لدينا ، استخدمنا Google Colaboratory وهو منصة مفتوحة المصدر لمشاريع التعلم الآلي أو علوم البيانات. يساعدنا في تدريب النموذج بسرعة باستخدام وحدة معالجة الرسومات الافتراضية. بالنسبة إلى HTML و CSS ، نستخدم Microsoft vs Code وهو محرر رمز رائع مع تسليط الضوء على بناء الجملة ، اختصارات emmit وأكثر من ذلك بكثير. تبعيات بيثون المستخدمة:-

  1. كيراس
  2. Flask 1.2.2
  3. TextBlob 0.15.3
  4. Gunicorn 20.0.4
  5. Numpy 1.9.0
  6. Regex 2020.6.8
  7. NLTK 3.5

تحقق من ذلك على https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.com

قد يستغرق التحميل بضع ثوانٍ من فضلك جربه

تصنيف الملفات وتصنيف المجلد

  • يحتوي المجلد الثابت على جميع الصور المستخدمة
  • يحتوي مجلد القوالب على جميع قوالب HTML
  • المتطلبات. TXT يحتوي على تبعيات بيثون المستخدمة في هذا المشروع
  • يحتوي nltk.txt على الملفات التي تحتاج إلى تنزيلها لمعالجة نص الإدخال
  • Procfile هو ملف التكوين لخادم Heroku
  • app.py هو ملف تطبيق Flask
  • يحتوي Model_nltk.py على الكود المصدر لمصنف Bayes الساذج الذي تم استخدامه في الإنتاج
  • Model_keras.py هو رمز مصدر آخر لـ Model Usign Keras لكننا لم نستخدم هذا في الإنتاج بسبب دقته.

التحديثات

  • نفذت بعض Async JS لجعل التنبؤات أسرع وتجنب إعادة التحميل باستخدام jQuery

  • الميزة المذكورة أعلاه في الإصدار التجريبي ، يمكنك التحقق من ذلك هنا

  • إضافة كائن جلسة لتذكر بيانات اعتماد المسؤول لفترة قصيرة من الوقت.

  • الآن يمكنك تحميل ملف اختبار للمراجعات وبعد ذلك سيظهر لك الرسم البياني للمشاعر المتوقعة. تحقق من ذلك هنا

  • تم تنفيذ شريط التمرير المخصص ، والآن يبدو رائعًا ، والآن يمكنك استخدامه كـ PWA ، والانتقال إلى "إضافة إلى الشاشة" وبعد ذلك سيكون تطبيق كروم مستقل

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل