https://github.com/yesner/analisis-de-sentimiento-flask
https://github.com/yesner/analisis-de-sentimiento-flask
Last synced: 4 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/yesner/analisis-de-sentimiento-flask
- Owner: Yesner
- Created: 2024-07-19T22:16:59.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-07-19T22:29:39.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2025-10-25T00:59:23.668Z (7 months ago)
- Language: HTML
- Size: 2.34 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
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Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Analisis-de-sentimiento-Flask
## Python-Flask
Este proyecto fue desarrollado con Flask, y lo que principalmente hace es:
Usar el poder de `SpeechRecognition`, `Pydub` y `spaCy`, tres paquetes de código abierto que forman la columna vertebral de su solución. Tus objetivos son:
- Transcribir una llamada de audio de un cliente de muestra, almacenada en `Test02.wav`, para mostrar el poder de la tecnología de reconocimiento de voz de código abierto.
- Analizar opiniones, identificar entidades con nombres comunes y mejore la experiencia del usuario buscando las llamadas de clientes más similares en función de una consulta determinada de un subconjunto de sus datos de llamadas pretranscritos, almacenados en `calls.csv`.
Este proyecto es una oportunidad para desbloquear el potencial del aprendizaje automático para revolucionar la atención al cliente.
### Clonar y Ejecutar Proyecto
Sigue los siguientes pasos para clonar y ejecutar este proyecto en tu entorno local.
### Requisitos previos
1. [Python](https://www.python.org/) - Asegúrate de tener Python instalado, que incluye pip para administrar las dependencias del proyecto.
3. [Git](https://git-scm.com/) - Necesitarás Git para clonar el repositorio.
## Pasos para clonar y ejecutar el proyecto
1. **Clonar el repositorio:**
Abre tu terminal (o línea de comandos) y ejecuta el siguiente comando para clonar el proyecto desde GitHub:
```bash data-copyable
git clone git@github.com:Yesner/Analisis-de-sentimiento-Flask.git
2. **Prepara tu entorno virtual**
```python data-copyable
python -m venv venv
3. **Instalar dependencias:**
```bash data-copyable
!pip install nltk
!pip install spacy
4. **Ejecutar el proyecto:**
```bash data-copyable
py app.py
5. **Resultado:**
