twitter_sentiment

Анализ тональности сообщений в твиттере по различным ВУЗ'ам.

##Зависимости

python 2.7
scikit-learn
numpy
pandas
scipy
tweepy
nltk
flask
postgresql
matplotlib и seaborn для графиков в ноутбуках (опционально)
gmaps плагин для jupyter notebooks опционально (https://github.com/pbugnion/gmaps)

##Инструкция

Необходимо создать файл config.ini с конфигурационными данными приложения. Файл должен иметь следующий вид:

[TwitterKeys]
access_token: 
access_token_secret: 
consumer_key: 
consumer_secret: 

[DatabaseLogin]
login: 
password:

Где TwitterKeys - API ключи твиттера, а DatabaseLogin - данные для авторизации в локальной СУБД.

Монитор твитов осуществляется через веб-приложение. Для его запуска с использование virtualenv:

1) virtualenv tweet_env

2) source tweet_env/bin/activate

3) pip install -r webapp/requirements.txt

4) pip install -r webapp/conda-requirements.txt

5) python load_data.py

6) python train.py

7) cd webapp

8) python app.py

Зависимости разделены на 2 части т.к. scipy/numpy/scikit зависят от си-либ и для деплоя в heroku необходимо использовать дополнительно conda build pack. Подробнее

Текущую рабочую версию можно посмотреть тут

В случае запуска на localhost, приложение слушает 5000 порт. Открыть приложение можно перейдя на 127.0.0.1:5000

Данные для обучения взяты с сайта http://study.mokoron.com/ статья

Проект выполняется под менторством Алексея Драль (АТП ФИВТ МФТИ)

Vlad0922 / twitter_sentiment

twitter_sentiment

About

Languages