Este proyecto final de máster tiene como objetivo realizar un análisis de sentimiento de valoración utilizando dos conjuntos de datos diferentes: uno de Twitter y otro de Amazon. El objetivo principal es analizar las opiniones y valoraciones de los usuarios en estas plataformas y determinar si son positivas, negativas o neutrales, además de la valoración en el caso de Amazon.
El proyecto está organizado en diferentes carpetas y archivos, cada uno con un propósito específico. A continuación, se describe brevemente la estructura y contenido de cada uno:
Carpetas:
Flask: Contiene archivos relacionados con la implementación de una interfaz web utilizando el framework Flask. Se encarga de desplegar el modelo de análisis de sentimiento y mostrar los resultados de forma interactiva.
bin/local: Carpeta que contiene archivos relacionados con la configuración y ejecución del proyecto en un entorno local.
data: En esta carpeta se encuentran los conjuntos de datos utilizados en el proyecto, incluyendo el archivo de prueba añadido recientemente.
models: Contiene los modelos y scripts necesarios para llevar a cabo el análisis de sentimiento. También incluye archivos relacionados con el estilo y el análisis exploratorio de datos.
notebooks: Contiene archivos de Jupyter Notebook que muestran el proceso de desarrollo del proyecto y las correcciones realizadas recientemente.
- Python 3.8
- Visual Studio Code
- Jupyter Notebook
- Flask
- Instala el entorno virtual:
conda env create --name environment_name -f environment.yml
-
Introduce en la carpeta
data/rawlos siguientes archivos:
Victor Viloria Vázquez
- Email: victor.viloria@cunef.edu
- Linkedin: https://www.linkedin.com/in/vicviloria/
https://github.com/ComputingVictor/TFM_ValuationSentimentEngine