https://github.com/mizuhara1314/livechat_sentiment_analysis_web

大四單人畢設，基於bert_lstm模型的直播實時情感分析網站
https://github.com/mizuhara1314/livechat_sentiment_analysis_web

flask

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大四單人畢設，基於bert_lstm模型的直播實時情感分析網站

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mizuhara1314/livechat_sentiment_analysis_web
• Owner: mizuhara1314
• Created: 2024-09-11T13:05:59.000Z (almost 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-11-24T13:10:45.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-03-25T11:11:22.066Z (over 1 year ago)
• Topics: flask
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 80.1 KB
• Stars: 2
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README

          
# 1. 簡介：

  使用之前訓練好的bert_lstm情感模型來實時預測yt跟twitch直播間的觀眾情緒，更新間格為10秒，測試文本在upload的test.txt裡

# 2. 效果：

https://github.com/user-attachments/assets/4375435d-bafa-4060-b62d-2ee9b7b90a6b

![螢幕擷取畫面 2024-09-11 205640](https://github.com/user-attachments/assets/4cb232b9-9376-4e83-b908-1091bdf1a8f1)



# 3. 運行項目：

### 注意事項 ###

先至anaconda3\Lib\site-packages\pytchat\core文件夾下的pytchat.py中删除这一部分代码(否則會出現"signal only works in main thread of the main interpreter")

```bash

if interruptable:

    signal.signal(signal.SIGINT, lambda a, b: self.terminate())

```

然後至 https://drive.google.com/file/d/1lnJuSLQKl6Xi-o9SYQ3hwElazgswvjKf/view?usp=sharing 下載模型，並解壓到項目根目錄下讓app.py讀取

然後在工作環境選擇conda interpreter

在 Flask 後端項目下運行後端代碼：

```bash

python app.py  

```

會運行在本機port 7000

或是

```bash

python -m flask run

```

會默認運行在port 5000

然後在瀏覽器開啟localhost即可：

# 4. 缺點：

載入模型功能模塊時無法讀取bert_classfier類(動態連結問題?)，得加個setattr()解決這bug

# 5. 改進

未來可以使用像kafka之類的實時流數據框架或者類似c#的sinalR/websocket通訊來取代ajax/axios需要定時輪循達成監聽