https://github.com/computingvictor/tfm_valuationsentimentengine

Final master's project on valuation sentiment analysis for Tweets and Amazon Reviews
https://github.com/computingvictor/tfm_valuationsentimentengine

amazon cunef flask machine-learning review sentiment-analysis tfm twitter

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Final master's project on valuation sentiment analysis for Tweets and Amazon Reviews

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/computingvictor/tfm_valuationsentimentengine
• Owner: ComputingVictor
• Created: 2023-04-15T16:13:24.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-10-06T06:42:05.000Z (about 1 year ago)
• Last Synced: 2023-10-06T07:36:06.165Z (about 1 year ago)
• Topics: amazon, cunef, flask, machine-learning, review, sentiment-analysis, tfm, twitter
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 7.82 MB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# Análisis de Sentimiento de Valoración



![imagen_readme](https://codenotch.com/blog/wp-content/uploads/2021/01/analisis-de-sentimientos.jpg)



## Descripción del proyecto

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.

## Estructura del proyecto

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.

## Software Utilizado

- Python 3.8

- Visual Studio Code

- Jupyter Notebook

- Flask

## ¿Cómo replicar el proyecto?

-  Instala el entorno virtual:

`conda env create --name environment_name -f environment.yml`

- Introduce en la carpeta `data/raw` los siguientes archivos:

    - [Base de datos de Twitter](https://www.kaggle.com/datasets/kazanova/sentiment140/download?datasetVersionNumber=2)

    - [Base de datos Gift Cards de Amazon](https://forms.gle/UEkkJs69e7Z5A5Ps9)

## Autor

Victor Viloria Vázquez 

- Email: [email protected]

- Linkedin: https://www.linkedin.com/in/vicviloria/

## Link del proyecto:

[https://github.com/ComputingVictor/TFM_ValuationSentimentEngine](https://github.com/ComputingVictor/TFM_ValuationSentimentEngine)