sentiment analysis api

Stimmungsanalyse

Dies sind Webanwendungen für die Sentiment -Analyse. Wir haben NLTK -Tweet -Beispiel für Trainingsmodell und naive Bais -Klasser verwendet und mit der Flask -API auf Heroku Server bereitgestellt. Für das Training und das Testen unseres Stimmungsanalysemodells haben wir Google Colaboratory verwendet, eine Open -Source -Plattform für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaftsprojekte. Es hilft uns, das Modell schnell durch die Verwendung der virtuellen GPU zu trainieren. Für HTML und CSS verwenden wir Microsoft vs Code, ein großartiger Code -Editor mit Syntax -Hervorhebung, EMMIT -Abkürzungen und vielem mehr. Python-Abhängigkeiten verwendet:-

1. Keras
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

Schauen Sie sich es unter https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.com an

Das Laden kann nur wenige Sekunden dauern. Bitte probieren Sie es aus

Dateien und Ordnerklassifizierung

• Der statische Ordner enthält alle verwendeten Bilder
• Der Ordner des Vorlagens hat alle HTML -Vorlagen
• Anforderung.txt enthält die in diesem Projekt verwendeten Python -Abhängigkeiten
• nltk.txt enthält die Dateien, die zur Verarbeitung des Eingabetxtes heruntergeladen werden müssen
• ProcFile ist eine Konfigurationsdatei für Heroku Server
• App.py ist die Flask -Anwendungsdatei
• model_nltk.py enthält den Quellcode für den naiven Bayes -Klassiker, der in der Produktion verwendet wurde
• model_keras.py ist ein weiterer Quellcode für Modellnutzer -Keras, aber wir haben dies aufgrund seiner Genauigkeit nicht in der Produktion verwendet.

Aktualisierungen

• Implementierte einige asynchronisierte js, um Vorhersagen schneller zu machen und das Nachladen mit JQuery zu vermeiden

• Die oben genannte Funktion befindet sich in der Beta -Version. Sie können sie hier überprüfen

• Das Sitzungsobjekt wurde hinzugefügt, um die Admin -Anmeldeinformationen für kurze Zeit zu merken.

• Jetzt können Sie eine Testdatei mit Bewertungen hochladen und dann werden Sie die Grafik der vorhergesagten Gefühle angezeigt. Schau es dir hier an

• Implementierte benutzerdefinierte Scroll -Leiste, jetzt sieht sie irgendwie cool aus und jetzt können Sie sie als PWA verwenden, gehen Sie zum Bildschirm hinzufügen und dann wird es eine eigenständige Chrome -App sein