sentiment analysis api

感情分析

これはSentiment Analysis Webアプリケーションであり、トレーニングモデルと素朴なBais ClassierにNLTKツイートサンプルを使用し、Heroku ServerでFlask APIを使用して展開しました。センチメント分析モデルのトレーニングとテストのために、機械学習またはデータサイエンスプロジェクトのためのオープンソースプラットフォームであるGoogle Colaboratoryを使用しました。仮想GPUを使用して、モデルを迅速にトレーニングするのに役立ちます。 HTMLおよびCSSの場合、構文の強調表示、Emmitの略語などを備えた優れたコードエディターであるMicrosoft vs Codeを使用します。使用されるPython依存関係： -

1. ケラス
2. フラスコ1.2.2
3. TextBlob 0.15.3
4. グニコーン20.0.4
5. numpy 1.9.0
6. Regex 2020.6.8
7. NLTK 3.5

https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.comで確認してください

ロードするには数秒かかるかもしれませんそれを試してください

ファイルとフォルダーの分類

• 静的フォルダーには、使用されるすべての画像が含まれています
• テンプレートフォルダーにはすべてのHTMLテンプレートがあります
• recument.txtには、このプロジェクトで使用されているPython依存関係が含まれています
• nltk.txtには、入力テキストを処理するためにダウンロードする必要があるファイルがあります
• Procfileは、Herokuサーバーの構成ファイルです
• App.pyはFlaskアプリケーションファイルです
• model_nltk.pyには、生産で使用されているナイーブベイズ分類剤のソースコードが含まれています
• Model_keras.pyは、Model Usign Kerasの別のソースコードですが、その精度のためにこれを生産に使用していません。

更新

• 予測をより速くするためにいくつかのASYNC JSを実装し、jQueryを使用してリロードを避けます

• 上記の機能はベータ版です。ここで確認できます

• Adminの資格情報を短時間覚えておくためのセッションオブジェクトを追加しました。

• これで、レビューのテストファイルをアップロードすると、予測された感情のグラフが表示されます。ここでそれをチェックしてください

• 実装されたカスタムスクロールバー、今ではクールに見えますが、PWAとして使用して、「Add to Screen」に移動すると、スタンドアロンのChromeアプリになります