SentimentAnalyzer

Описание проекта

SentimentAnalyzer – это веб-приложение для анализа тональности пользовательских текстов. Оно позволяет загружать текст, выполнять его предобработку и определять эмоциональную окраску (положительную, отрицательную или нейтральную).

(!!!) Новый функционал: добавлена поддержка пакетной обработки данных формата .csv, что позволяет системе эффективно анализировать большие массивы пользовательских текстов. Производительность повышена за счёт применения многопоточной обработки с использованием ThreadPoolExecutor, а результаты анализа автоматически оформляются в виде аналитического отчета в формате .docx с помощью библиотеки python-docx.

Проект использует нейросетевые модели, обученные на датасетах с платформы Hugging Face. Веб-интерфейс реализован с помощью Django, а для работы с данными применяются TensorFlow, Keras, Pandas и NumPy.

Требования

• Python 3.12.5 (или совместимая версия)
• Django
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Python-docx

Установка и запуск

1. Клонирование репозитория

 git clone https://github.com/asyanix/SentimentAnalyzer.git
 cd SentimentAnalyzer

2. Создание и активация виртуального окружения

Рекомендуется использовать виртуальное окружение, чтобы избежать конфликтов библиотек.

Для Mac и Linux:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Для Windows (cmd):

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

4. Запуск веб-приложения

python manage.py runserver

После запуска сервер будет доступен по адресу: http://127.0.0.1:8000/

Использование

1. Перейдите в веб-интерфейс по указанному выше адресу.
2. Введите текст в соответствующее поле.
3. Получите результат анализа тональности.

Пример работы

Обновленный интерфейс:

Положительный результат:

Нейтральный результат:

Негативный результат: