sentiment analysis api

감정 분석

이것은 감정 분석 웹 애플리케이션이며, 우리는 교육 모델과 순진한 Bais Classier에 NLTK 트윗 샘플을 사용했으며 Heroku 서버에서 Flask API를 사용하여 배포했습니다. 감정 분석 모델을 교육하고 테스트하기 위해 기계 학습 또는 데이터 과학 프로젝트를위한 오픈 소스 플랫폼 인 Google 공동 작업을 사용했습니다. 가상 GPU를 사용하여 모델을 빠르게 훈련시키는 데 도움이됩니다. HTML 및 CSS의 경우 구문 강조 표시, EMMIT 약어 등이있는 훌륭한 코드 편집기 인 Microsoft vs Code를 사용합니다. 사용 된 파이썬 의존성 :-

1. 케라
2. 플라스크 1.2.2
3. TextBlob 0.15.3
4. 건니콘 20.0.4
5. Numpy 1.9.0
6. Regex 2020.6.8
7. NLTK 3.5

https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.com에서 확인하십시오

로드하는 데 몇 초가 걸릴 수 있습니다.

파일 및 폴더 분류

• 정적 폴더에는 사용 된 모든 이미지가 포함되어 있습니다
• 템플릿 폴더에는 모든 HTML 템플릿이 있습니다
• 요구 사항 .txt에는이 프로젝트에 사용 된 Python 종속성이 포함되어 있습니다
• nltk.txt 입력 텍스트 처리를 위해 다운로드 해야하는 파일이 있습니다.
• ProcFile은 Heroku 서버의 구성 파일입니다
• app.py는 플라스크 애플리케이션 파일입니다
• model_nltk.py는 프로덕션에 사용 된 순진한 베이 즈 분류기의 소스 코드가 포함되어 있습니다.
• Model_Keras.py는 Model Usign keras의 또 다른 소스 코드이지만 정확도로 인해 프로덕션에서 사용하지 않았습니다.

업데이트

• 예측을 더 빨리 만들고 jQuery를 사용한 재 장전을 피하기 위해 일부 비동기 JS를 구현했습니다.

• 위에서 언급 한 기능은 베타 버전에 있습니다. 여기에서 확인할 수 있습니다.

• 짧은 시간 동안 관리자 자격 증명을 기억하기 위해 세션 객체를 추가했습니다.

• 이제 리뷰 테스트 파일을 업로드 한 다음 예측 된 감정의 그래프를 보여줍니다. 여기에서 확인하십시오

• 구현 된 Custom Scroll Bar, 이제 멋져 보이고 이제는 PWA로 사용할 수 있고 '화면에 추가'로 이동하면 독립형 Chrome 앱이됩니다.