Emotion Analysis NLP

Этот проект представляет собой анализатор эмоций, используемый предварительно обученную модель для определения эмоциональной окраски текстовых сообщений.

Описание

Модель обучена на наборе данных, содержащем текстовые сообщения и соответствующие им эмоции. Цель проекта - классифицировать сообщения на основе их эмоциональной нагрузки, такой как радость, грусть, гнев и т.д. набор данных взят с сайта kaggle:

https://www.kaggle.com/datasets/praveengovi/emotions-dataset-for-nlp/data

Установка

1. Клонируйте этот репозиторий:

   gh repo clone Blank12980/NLP-analyzer
   

2. Перейдите в директорию проекта:

   cd NLP-analyzer
   

3. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

Использование

1. добавте файл cfg.py, в который впиишите token = "ваш токен телеграмм бота":

echo 'token = "Ваш токен бота телеграм"' >> cfg.py

или запустите файл с аргументом --token ВАШ ТОКЕН ТЕЛЕГРАММ БОТА

main.py --token ВашТокенБотаТелеграм

3. Запустите анализатор:

   python main.py
   

4. отправьте сообщение вашему телеграм боту.

Примеры

Пример входных данных:

"I'm so hate you"

Пример выходных данных:

emotions = anger 

80 % - angry
9 % - fear
0 % - joy
2 % - love
1 % - sadness
3 % - surprise

Обучение модели

Если вы хотите обучить модель на своих данных, следуйте этим шагам:

1. Подготовьте ваш набор данных в формате CSV с двумя столбцами: text и emotion.
2. скачайте зависимости из файла ./src/requirements.txt

   cd ./src/
   pip install -r requirements.txt
   

3. Запустите скрипт обучения:

   python ./scr/functions.py --data ./pathToFile/file.csv
   

Контакты

Для вопросов вы не сможете связываться по электронной почте