def analiasar_sentimento():
nova_fachada = Fachada()
resenha = request.form['txtResenha']
documento = nova_fachada.analisar_sentimento_documento(resenha)
if documento.categoria == 'pos':
sentimento = 'positivo'
elif documento.categoria == 'neg':
sentimento = 'negativo'
# sentimento = documento.categoria
# Dispoẽ os elementos no template html 'resultado_analise' (gráfico, tweets)
return render_template('home.html', sentimento=sentimento, resenha=resenha)
def analiasar_sentimento():
nova_fachada = Fachada()
resenha = request.form['txtResenha']
documento = nova_fachada.analisar_sentimento_documento(resenha)
if documento.categoria == 'pos':
sentimento = 'positivo'
elif documento.categoria == 'neg':
sentimento = 'negativo'
# sentimento = documento.categoria
# Dispoẽ os elementos no template html 'resultado_analise' (gráfico, tweets)
return render_template('home.html', sentimento=sentimento, resenha=resenha)
def analisar_sentimento_conjunto():
paths = {PERCY_JACKSON: "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_percy_jackson",
JOGOS_VORAZES: "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_jogos_vorazes",
CONVERGENTE: "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_convergente",
CIDADES_DE_PAPEL: "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_cidades_de_papel"}
diretorio_destino_grafico = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/graficos"
titulo_livro = request.form['titulo_livro']
documentos_path = paths[titulo_livro]
documentos = ArquivoUtil().ler_documentos(documentos_path, None)
documentos_classificados = []
# Pequena correção no título do livro
documento = Documento(titulo_livro, None, None, None)
titulo_livro = DivideCamelCaseCommand().execute(documento).texto
data_analise = time.strftime("%d/%m/%Y")
horario_analise = time.strftime("%H:%M:%S")
nova_fachada = Fachada()
qtde_pos = 0
qtde_neg = 0
for documento in documentos:
documento_classificado = nova_fachada.analisar_sentimento_documento(documento.texto)
documento_classificado.texto = documento.texto # Substitui o texto processado pelo original
documentos_classificados.append(documento_classificado)
if documento_classificado.categoria == "pos":
qtde_pos += 1
elif documento_classificado.categoria == "neg":
qtde_neg += 1
# Calcula porcentagem de resenhas positivas e negativas
porcentagens = CalculoUtil().calcular_porcentagem_opinioes(qtde_pos, qtde_neg)
porcentagem_pos = porcentagens[CalculoUtil().PORCENTAGEM_POSITIVA]
porcentagem_neg = porcentagens[CalculoUtil().PORCENTAGEM_NEGATIVA]
grafico = GraficoUtil()
nome_grafico = grafico.construir_grafico_pizza(porcentagem_pos, porcentagem_neg, titulo_livro, diretorio_destino_grafico)
'''nome_grafico = grafico.salvar_grafico(grafico_pizza, titulo_livro,
diretorio_destino_grafico)'''
return render_template('resultado_analise.html',
documentos=documentos_classificados, titulo_livro=titulo_livro,
data_analise=data_analise, horario_analise=horario_analise,
grafico_pizza=nome_grafico)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from controle.fachada import Fachada
from dominio.entidades import Documento
from util.classificador_util import ClassificadorUtil
from util.corpus_util import CorpusUtil
import codecs
import os
from random import shuffle
from util.arquivo_util import ArquivoUtil
if __name__ == '__main__':
texto = raw_input("Resenha: ")
nova_fachada = Fachada()
# texto = "Incrível apaixonante emocionante."
# texto = u"""Imprestável Puro lixo!"""
# texto = u"livro cansativo, massante."
# texto = "livro apaixonante, lindo!"
# texto = u"péssimo horrível desisti enfadonho"
# texto = u"livro muito chato"
documento = nova_fachada.analisar_sentimento_documento(texto)
print "-- sentimento: %s." % documento.categoria
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 20 09:05:00 2015
@author: lucas
"""
import codecs
from controle.fachada import Fachada
from dominio.entidades import Documento
DIRETORIO_ARQUIVO = "/home/lucas/Desktop"
# NOME_ARQUIVO = "a_arte_de_fazer_acontecer_resenha18920039_-_5_estrelas.txt"
# NOME_ARQUIVO = "teste_negacao.txt"
NOME_ARQUIVO = "dez_leis.txt"
documento = Documento('', "sem_categoria", None, "")
with codecs.open(DIRETORIO_ARQUIVO + "/" + NOME_ARQUIVO, "r", "utf-8") as f:
documento.texto = f.read()
print documento.texto
nova_fachada = Fachada()
documento = nova_fachada.processar_documento(documento)
def analisar_sentimento_conjunto():
paths = {
PERCY_JACKSON:
"/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_percy_jackson",
JOGOS_VORAZES:
"/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_jogos_vorazes",
CONVERGENTE:
"/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_convergente",
CIDADES_DE_PAPEL:
"/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_cidades_de_papel"
}
diretorio_destino_grafico = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/graficos"
titulo_livro = request.form['titulo_livro']
documentos_path = paths[titulo_livro]
documentos = ArquivoUtil().ler_documentos(documentos_path, None)
documentos_classificados = []
# Pequena correção no título do livro
documento = Documento(titulo_livro, None, None, None)
titulo_livro = DivideCamelCaseCommand().execute(documento).texto
data_analise = time.strftime("%d/%m/%Y")
horario_analise = time.strftime("%H:%M:%S")
nova_fachada = Fachada()
qtde_pos = 0
qtde_neg = 0
for documento in documentos:
documento_classificado = nova_fachada.analisar_sentimento_documento(
documento.texto)
documento_classificado.texto = documento.texto # Substitui o texto processado pelo original
documentos_classificados.append(documento_classificado)
if documento_classificado.categoria == "pos":
qtde_pos += 1
elif documento_classificado.categoria == "neg":
qtde_neg += 1
# Calcula porcentagem de resenhas positivas e negativas
porcentagens = CalculoUtil().calcular_porcentagem_opinioes(
qtde_pos, qtde_neg)
porcentagem_pos = porcentagens[CalculoUtil().PORCENTAGEM_POSITIVA]
porcentagem_neg = porcentagens[CalculoUtil().PORCENTAGEM_NEGATIVA]
grafico = GraficoUtil()
nome_grafico = grafico.construir_grafico_pizza(porcentagem_pos,
porcentagem_neg,
titulo_livro,
diretorio_destino_grafico)
'''nome_grafico = grafico.salvar_grafico(grafico_pizza, titulo_livro,
diretorio_destino_grafico)'''
return render_template('resultado_analise.html',
documentos=documentos_classificados,
titulo_livro=titulo_livro,
data_analise=data_analise,
horario_analise=horario_analise,
grafico_pizza=nome_grafico)
# -*- coding: utf-8 -*- from controle.fachada import Fachada from util.arquivo_util import ArquivoUtil documento_path = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao" nova_fachada = Fachada() # Lê documento documentos = ArquivoUtil().ler_documentos(documento_path, "INDEFINIDA") print "-- processando todos os documentos." print " -- Texto original" print documentos[0].texto nova_fachada.processar_documento(documentos[0])
from util.corpus_util import CorpusUtil
import codecs
import os
from random import shuffle
from util.arquivo_util import ArquivoUtil
if __name__ == '__main__':
# texto = raw_input("Resenha: ")
raiz_corpus = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/corpus_resenhas_livros_processado_sem_stem_e_negacao"
classificador_path = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/classificadores_treinados/" \
"classificadores_resenhas_livros/" \
"classificador_naive_bayes_resenhas_livros_3860_sem_stem_negacao_2015-09-23.16.17.32.802909.pickle"
nova_fachada = Fachada()
corpus = CorpusUtil(raiz_corpus)
# texto = "Excelente livro, recomendo! Muito bom, vale a pena."
'''texto = """Quando terminei de ler o livro fiquei admirada com o autor! Ele é simplesmente magnifico.
Não vou negar que depois de começar a ler a segunda parte da obra fiquei entediada, mas não fui
capaz de abandona-la, ainda bem, mas quando cheguei no final do livro entendi o motivo da segunda
parte. O livro é muito bem bolado e vale a pena ler!"""'''
documentos_path = raiz_corpus + "/pos"
nomes = os.listdir(documentos_path)
shuffle(nomes)
documentos = []
for nome_documento in nomes:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 24 22:34:21 2015
@author: lucas
"""
from controle.fachada import Fachada
from util.classificador_util import ClassificadorUtil
CORPUS_RAIZ = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/corpus_resenhas_livros_processadas_c"
DIRETORIO_DESTINO = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/classificadores_treinados"
nova_fachada = Fachada()
classificador = nova_fachada.treinar_classificador(CORPUS_RAIZ)
resultado = ClassificadorUtil().salvar_classificador_treinado(
classificador, "3860_resenhas_negacao", DIRETORIO_DESTINO)
if resultado:
print "-- Classificador salvo com sucesso."
from util.corpus_util import CorpusUtil
import codecs
import os
from random import shuffle
from util.arquivo_util import ArquivoUtil
if __name__ == '__main__':
# texto = raw_input("Resenha: ")
raiz_corpus = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/corpus_resenhas_livros_processado_sem_stem_e_negacao"
classificador_path = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/classificadores_treinados/" \
"classificadores_resenhas_livros/" \
"classificador_naive_bayes_resenhas_livros_3860_sem_stem_negacao_2015-09-23.16.17.32.802909.pickle"
nova_fachada = Fachada()
corpus = CorpusUtil(raiz_corpus)
# texto = "Excelente livro, recomendo! Muito bom, vale a pena."
'''texto = """Quando terminei de ler o livro fiquei admirada com o autor! Ele é simplesmente magnifico.
Não vou negar que depois de começar a ler a segunda parte da obra fiquei entediada, mas não fui
capaz de abandona-la, ainda bem, mas quando cheguei no final do livro entendi o motivo da segunda
parte. O livro é muito bem bolado e vale a pena ler!"""'''
documentos_path = raiz_corpus + "/pos"
nomes = os.listdir(documentos_path)
shuffle(nomes)
documentos = []
for nome_documento in nomes:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 24 22:34:21 2015
@author: lucas
"""
from controle.fachada import Fachada
from util.classificador_util import ClassificadorUtil
CORPUS_RAIZ = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/corpus_resenhas_livros_processadas_c"
DIRETORIO_DESTINO = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/classificadores_treinados"
nova_fachada = Fachada()
classificador = nova_fachada.treinar_classificador(CORPUS_RAIZ)
resultado = ClassificadorUtil().salvar_classificador_treinado(classificador,
"3860_resenhas_negacao",
DIRETORIO_DESTINO)
if resultado:
print "-- Classificador salvo com sucesso."
# -*- coding: utf-8 -*- from controle.fachada import Fachada from util.arquivo_util import ArquivoUtil RESENHAS_RAIZ = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_percy_jackson" RESENHAS_POS = RESENHAS_RAIZ + "/pos" RESENHAS_NEG = RESENHAS_RAIZ + "/neg" diretorio_destino_raiz = "/home/lucas/Documents/mineracao_opiniao/resenhas_percy_jackson_processadas" diretorio_destino_pos = diretorio_destino_raiz + "/pos" diretorio_destino_neg = diretorio_destino_raiz + "/neg" nova_fachada = Fachada() print "-- lendo todos os documentos." documentos = ArquivoUtil().ler_documentos(RESENHAS_RAIZ, "INDEFINIDA") print "-- processando todos os documentos." nova_fachada.processar_documentos_corpus(documentos, diretorio_destino_raiz) # print "-- lendo documentos positivos" # documentos_pos = ArquivoUtil().ler_documentos(RESENHAS_POS, 'pos') # print "-- processando documentos positivos" # nova_fachada.processar_documentos_corpus(documentos_pos, diretorio_destino_pos) # print "-- lendo documentos negativos" # documentos_neg = ArquivoUtil().ler_documentos(RESENHAS_NEG, 'neg') # print "-- processando documentos negativos"