sentiment analysis api

情感分析

这是一个情感分析Web应用程序，我们使用了NLTK Tweet样本进行培训模型和Naive Bais Classier，并在Heroku Server上使用Blask API部署。为了培训和测试我们的情感分析模型，我们使用了Google Colagoratory，这是机器学习或数据科学项目的开源平台。它可以通过使用虚拟GPU快速训练模型。对于HTML和CSS，我们使用Microsoft vs Code，这是一个出色的代码编辑器，具有语法突出显示，删除缩写等等。 Python使用的依赖项： -

1. 凯拉斯
2. 烧瓶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

在https://sentiment-analysis-web-app.herokuapp.com上查看

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文件和文件夹分类

• 静态文件夹包含所有使用的图像
• 模板文件夹具有所有HTML模板
• 需求.txt包含此项目中使用的python依赖项
• nltk.txt具有需要下载以处理输入文本的文件
• Procfile是Heroku服务器的配置文件
• app.py是烧瓶应用程序文件
• model_nltk.py包含用于生产中使用的天真贝叶斯分类器的源代码
• model_keras.py是Model Usign Keras的另一个源代码，但由于其准确性，我们在生产中尚未使用它。

更新

• 实施了一些异步JS，以更快地做出预测并避免使用jQuery重新加载

• 上述功能是在Beta版本中，您可以在此处检查我们

• 添加了会话对象以记住管理凭据短时间。

• 现在，您可以上传评论的测试文件，然后将向您显示预测的观点的图。在这里查看

• 实现的自定义滚动条，现在看起来很酷，现在您可以将其用作PWA，转到“添加到屏幕”，然后它将成为独立的Chrome应用程序