juanmc2005 / SubjectivityClassifier

Spanish Subjectivity Classifier for my Graduate Thesis

Tesina de Grado - Coria Juan Manuel

Requisitos Previos

• Python 3+
• Pip 3
• Java 8 con las variables de entorno configuradas correctamente

Instalar Dependencias

• Posicionarse en la carpeta src
• Ejecutar pip3 install -r requirements.txt
• Ejecutar python3 install_nltk_modules.py

Ejemplo 1

python3 example1.py

Al finalizar la ejecución se almacena en el directorio svm_dump la información del modelo óptimo y las particiones de la base de datos, a su vez también se puede encontrar un archivo CSV con los resultados generados en cada iteración de la búsqueda.

Nota: La ejecución de este ejemplo puede demorar bastante (~1h)

Ejemplo 2

python3 example2.py

En este ejemplo se carga el SVM óptimo descrito en el informe, y se muestran los resultados de su evaluación en la pantalla.

Notas

• El directorio stanford contiene todos los archivos necesarios para ejecutar el POS tagger de Stanford
• Los directorios nn_cross y svm_cross contienen toda la información relacionada a los modelos óptimos hallados
• El directorio bd contiene la base de datos en forma de texto plano y en su forma vectorizada