sentiment analysis api

Análisis de sentimientos

Esta es una aplicación web de análisis de sentimientos, hemos utilizado la muestra de tweet NLTK para el modelo de capacitación y el ingenuo BAIS Classier e implementado utilizando la API de frasco en el servidor Heroku. Para capacitar y probar nuestro modelo de análisis de sentimientos, utilizamos Google Colaboratory, que es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático o los proyectos de ciencia de datos. Nos ayuda a entrenar el modelo rápidamente utilizando GPU virtual. Para HTML y CSS usamos el código Microsoft vs, que es un gran editor de código con resaltado de sintaxis, abreviaciones emmitas y mucho más. Dependencias de Python utilizadas:-

1. Keras
2. Frasco 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

Visítelo en https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.com

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Clasificación de archivos y carpetas

• La carpeta estática contiene todas las imágenes utilizadas
• La carpeta de plantillas tiene todas las plantillas HTML
• requería.txt contiene las dependencias de Python utilizadas en este proyecto
• nltk.txt tiene los archivos que deben descargarse para procesar el texto de entrada
• Procfile es el archivo de configuración para el servidor Heroku
• App.py es el archivo de aplicación Flask
• model_nltk.py contiene el código fuente para el clasificador Naive Bayes que se ha utilizado en la producción
• model_keras.py es otro código fuente para el modelo usign keras, pero no hemos usado esto en producción debido a su precisión.

Actualizaciones

• Implementó algunos JS async para hacer predicciones más rápido y evitar la recarga del uso de jQuery

• La función mencionada anteriormente está en la versión beta, puede verificarlo aquí

• Se agregó objeto de sesión para recordar las credenciales de administración por poco tiempo.

• Ahora puede cargar un archivo de prueba de revisiones y luego le mostrará el gráfico de los sentimientos predichos. Compruébalo aquí

• Barra de desplazamiento personalizada implementada, ahora se ve genial y ahora puede usarla como PWA, vaya a 'Agregar a la pantalla' y luego será una aplicación de Chrome independiente