Введение:
Анализ тональности — это увлекательное применение обработки естественного языка, которое позволяет нам понять эмоциональный тон, стоящий за фрагментом текста. В этой статье я познакомлю вас с процессом создания собственного веб-приложения для анализа настроений под названием «FeelFlare», используя инфраструктуру Streamlit, библиотеку TextBlob и другие полезные инструменты.
Предпосылки:
Прежде чем приступить к работе, я убедился, что в вашей системе установлены Python и необходимые библиотеки (Streamlit, TextBlob и Matplotlib).
Шаг 1. Импорт необходимых библиотек:
Сюда я импортировал необходимые библиотеки, которые использовал для разработки этой модели. Streamlit для развертывания моделей, TextBlob для обработки естественного языка и анализа тональности, Speller для автокоррекции и Matplotlib для визуализации данных.
# Importing the necessary libraries import streamlit as st from textblob import TextBlob from autocorrect import Speller import matplotlib.pyplot as plt
Шаг 2.Настройка интерфейса веб-приложения
На первом этапе я настроил макет и внешний вид веб-приложения для анализа настроений с помощью функции st.set_page_config() Streamlit. Эта функция позволила мне настроить заголовок, макет и начальное состояние боковой панели веб-приложения, обеспечив чистый и удобный интерфейс для пользователей.
# Page configuration
st.set_page_config(
page_title="FeelFlare",
layout="centered",
initial_sidebar_state="collapsed"
)
Установив для заголовка страницы значение «FeelFlare», центрировав макет и свернув исходное состояние боковой панели, я создал эстетически приятный и сфокусированный пользовательский интерфейс для своего инструмента анализа настроений.
Шаг 3: Функция анализа настроений.
Суть этого приложения заключается в функции анализа настроений. На этом этапе я определил функцию analyze_sentiment(), которая принимает ввод текста и использует библиотеку TextBlob для анализа полярности его тональности. В зависимости от оценки полярности функция классифицирует настроение как положительное, отрицательное или нейтральное.
# Function to perform Sentiment Analysis
def analyze_sentiment(text):
analysis = TextBlob(text)
polarity = analysis.sentiment.polarity
if polarity > 0:
sentiment = "positive"
elif polarity < 0:
sentiment = "negative"
else:
sentiment = "neutral"
return sentiment, polarity
Эта функция инкапсулирует процесс анализа настроений и предоставляет метку настроений и оценку полярности, которые я использовал для интерпретации и визуализации настроений.
Шаг 4. Реализация функции автозамены:
Чтобы улучшить взаимодействие с пользователем и повысить точность анализа настроений, я реализовал функцию автозамены с помощью библиотеки autocorrect. Этот шаг гарантирует, что вводимые пользователем данные перед анализом написаны правильно.
# Autocorrect function
def autocorrect_text(text):
spell = Speller(lang='en')
corrected_text = spell(text)
return corrected_text
Определив функцию autocorrect_text(), FeelFlare сможет обрабатывать вводимые пользователем данные и исправлять потенциальные орфографические ошибки, что приводит к более точным результатам анализа настроений.
Шаг 5. Пользовательский интерфейс и взаимодействие
Создание интуитивно понятного пользовательского интерфейса имеет решающее значение для любого веб-приложения. На этом этапе я разработал интерфейс, используя такие компоненты Streamlit, как st.title(), st.text_input() и st.button(). Пользователи могут вводить текст, включать автокоррекцию и запускать анализ настроений одним нажатием кнопки.
# Streamlit User Interface
st.title("FeelFlare - Sentiment Analysis App")
st.write("FeelFlare is a Sentiment Analysis model that determines whether a given text has a positive, negative, or neutral sentiment using natural language processing techniques.")
# User Input
user_text = st.text_input("Share how you feel: ")
# Autocorrect option
autocorrect_option = st.checkbox("Enable Autocorrect")
if autocorrect_option and user_text:
user_text = autocorrect_text(user_text)
В этом разделе заложены основы пользовательского интерфейса, позволяющие пользователям взаимодействовать с приложением и вводить текст для анализа настроений. Флажок автозамены предоставляет пользователям дополнительную возможность повысить точность ввода.
Шаг 6: Визуализация настроений
Визуализация данных может улучшить понимание и вовлеченность пользователей. Здесь я создал гистограмму, используя Matplotlib, для отображения распределения настроений (положительных, отрицательных, нейтральных) на основе проанализированного текста.
# Visualization: Bar chart of sentiment distribution
sentiment_counts = {'Positive': 0, 'Negative': 0, 'Neutral': 0}
sentiment_counts[sentiment.capitalize()] = 1
# Displays the bar chart
st.header("Sentiment Visualization")
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(sentiment_counts.keys(), sentiment_counts.values())
ax.set_xlabel('Sentiment')
ax.set_ylabel('Count')
st.pyplot(fig)
Отслеживая возникновение настроений и представляя их визуально, пользователи могут быстро понять распределение настроений во входном тексте.
Шаг 7. Предоставление отзывов пользователей
Чтобы создать привлекательный пользовательский опыт, я предоставил персонализированную обратную связь на основе результатов анализа настроений. Положительные, отрицательные и нейтральные утверждения вызывают разные реакции для динамического взаимодействия с пользователем.
if sentiment == "positive":
st.write("This is a positive statement!")
elif sentiment == "negative":
st.write("This is a negative statement.")
else:
st.write("The sentiment is neutral.")
Этот шаг добавляет приложению человечности, предлагая пользователям немедленную обратную связь о настроениях, обнаруженных в их вводе.
Шаг 8: Развертывание:
FeelFlare развернут и работает на сервере Streamlit. Этот комплексный подход направлен на обеспечение широкой доступности и удобства использования FeelFlare с учетом разнообразных потребностей и предпочтений пользователей.
Развернутая модель: https://feel-flare.streamlit.app/
Ссылка на GitHub: https://github.com/gideon-ogunbanjo/FeelFlare
Заключение:
Поздравляем! Вы успешно проследили пошаговый процесс создания FeelFlare, веб-приложения для анализа настроений, которое позволяет пользователям вводить текст и получать результаты анализа настроений с улучшенным пользовательским интерфейсом благодаря таким функциям, как автокоррекция и визуализация. Это руководство не только научило вас создавать инструмент анализа настроений, но и познакомило вас с важными концепциями обработки естественного языка и разработки веб-приложений. Помните, что это только начало того, чего вы можете достичь в захватывающем мире веб-разработки на основе искусственного интеллекта. Удачного кодирования и сборки!
Свяжитесь со мной:
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/gideon-ogunbanjo/
Github: https://github.com/gideon-ogunbanjo
Портфолио: https://gideonogunbanjo.netlify.app/
Спасибо, что дочитали до конца. Пожалуйста, следите за автором и этой публикацией. Посетите Stackademic, чтобы узнать больше о том, как мы демократизируем бесплатное образование в области программирования во всем мире.
