https://github.com/mateusfg7/textanalysis

:page_facing_up: Programa em python que realisa análise em texto usando recursos da API Algorithmia.
https://github.com/mateusfg7/textanalysis

algorithmia algorithmia-api analise analysis api matplotlib matplotlib-pyplot python3 text texto

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:page_facing_up: Programa em python que realisa análise em texto usando recursos da API Algorithmia.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mateusfg7/textanalysis
• Owner: mateusfg7
• License: mit
• Created: 2019-09-14T18:54:04.000Z (about 6 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-10-22T13:44:14.000Z (about 5 years ago)
• Last Synced: 2025-03-28T14:11:08.964Z (7 months ago)
• Topics: algorithmia, algorithmia-api, analise, analysis, api, matplotlib, matplotlib-pyplot, python3, text, texto
• Language: Python
• Homepage: https://algorithmia.com
• Size: 1000 KB
• Stars: 8
• Watchers: 2
• Forks: 2
• Open Issues: 1
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • Contributing: CONTRIBUTING.md
  • License: LICENSE

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README

          
# Text Analysis :shipit:

### _Programa em python que realiza análise em texto usando recursos da API [Algorithmia](https://algorithmia.com)_

[![CodeFactor](https://www.codefactor.io/repository/github/mateusfg7/textanalysis/badge)](https://www.codefactor.io/repository/github/mateusfg7/textanalysis)

_Index_

1. [Funções](#funções)

2. [Dependências](#dependências)

    - [Arquivo de Dependências](#instale-usando-o-arquivo-de-dependências-do-python)

    - [Dependências Separadas](#instale-as-dependências-separadamente)

3. [Uso](#uso)

    - [Exêmplos de Uso](#exêmplos-de-uso)

4. [API Key](#conseguir-algorithmia-api-key)

5. [Créditos](#créditos)

6. [Doe](#doe-heart)

---

## Funções:

-   Obter tags a partir de um texto.

-   Obter grau de sentimentos positivos, negativos e neutros.

-   Resumir um texto.

-   Obter nomes de entidades presentes no texto.

-   Obter a frequência de determinadas palavras em um texto.

-   Contar número de palavras em um texto.

-   Extrair emails presente no texto.

-   Extrair datas presente no texto.

## Dependências:

### _Instale usando o arquivo de dependências do Python:_

```

python3 -m pip install -r requirements.txt

```

### **Ou**

### _instale as dependências separadamente:_

**Algorithmia**

```

python3 -m pip install algorithmia

```

**GoogleTrans**

```

python3 -m pip install googletran

```

## Uso

Ao executar o arquivo `Analysis.py` irá pedir a chave de autenticação da API Algorithia, para cria-la va ate [API Key](#conseguir-algorithmia-api-key).

![](doc/img/add_api_key.png)

Logo após ira pedir oque vc deseja analisar, se é um arquivo de texto ou se é um texto plano (apenas uma fraze a ser passada no próprio terminal)

![](doc/img/file_menu.png)

![](doc/img/pass_file.png)

![](doc/img/plain_text.png)

Depois irá aparecer um menu para escolher qual a função desejada.

![](doc/img/menu.png)

#### Exêmplos de uso:

1 - Opção `2` - extrair tags em um texto no arquivo 'turing.txt'

```shell

['após', 'computação', 'foi', 'para', 'pela', 'química', 'turing', 'uma']

```

2 - Opção `5` - pegar a frequência das palavras mais comuns em um texto no arquivo 'turing.txt'

```shell

1ª Palavra mais comum: de

Frequência: 21

2ª Palavra mais comum: a

Frequência: 10

3ª Palavra mais comum: da

Frequência: 10

4ª Palavra mais comum: um

Frequência: 10

5ª Palavra mais comum: e

Frequência: 8

```

## Conseguir Algorithmia API Key

1. _Entre no site [Algorithmia.com](https://algorithmia.com) e clique em **Try it For Free**_

   ![step1](doc/img/algorithmia/step1.png)

2. _Preencha as informações e crie sua conta_

   ![step2](doc/img/algorithmia/step2.png)

   ![step3](doc/img/algorithmia/step3.png)

3. _Clique no botão **API Keys** e copie a chave gerada automaticamente (**default-key**)_

   ![step4](doc/img/algorithmia/step4.png)

   ![step5](doc/img/algorithmia/step5.png)

4. \_Cole sua api key e clique **enter**

   ![step5](doc/img/add_api_key.png)

> _a api key fica salva em **auth/keys.json**_

## Créditos

-   [nlp](https://algorithmia.com/users/nlp)

    -   [AutoTag](https://algorithmia.com/algorithms/nlp/AutoTag)

    -   [SocialSentimentAnalysis](https://algorithmia.com/algorithms/nlp/SocialSentimentAnalysis)

    -   [Summarizer](https://algorithmia.com/algorithms/nlp/Summarizer)

-   [StanfordNLP](https://algorithmia.com/users/StanfordNLP)

    -   [NamedEntityRecognition](https://algorithmia.com/algorithms/StanfordNLP/NamedEntityRecognition)

-   [WebPredict (Jeff Sanchez) ](https://algorithmia.com/algorithms/WebPredict/)

    -   [WordFrequencies](https://algorithmia.com/algorithms/WebPredict/WordFrequencies)

-   [Diego Oppenheimer](https://algorithmia.com/algorithms/diego)

    -   [WordCounter](https://algorithmia.com/algorithms/diego/WordCounter)

-   [cindyxiaoxiaoli](https://algorithmia.com/users/cindyxiaoxiaoli)

    -   [EmailExtractor](https://algorithmia.com/algorithms/cindyxiaoxiaoli/EmailExtractor)

-   [PetiteProgrammer](https://algorithmia.com/users/PetiteProgrammer)

    -   [DateExtractor](https://algorithmia.com/algorithms/PetiteProgrammer/DateExtractor)

---

    

        

            
Doe :heart:

        

    

    

        

            Bitcoin: bc1qzdr4z8sxhumv68s2l97rj0pjum2tnr745uh8us

            


            Bitcoin Cash: qr4glglnc66desgumtjattkxmps999twg50wyd7ymy

            


            Ethereum: 0x4a576AC4b87e3F22700dd3462e02d863Ce2B8817

            


            Litecoin: ltc1qnrdjc633fx03r98gazjqjeqdz0svs45l9mypfr

            


            Dash: Xp9JFeALHdLr9FNbkE6Na3xMqRRTs75YWx