#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
import random
from clasificador.herramientas import freeling, persistencia
tweets = persistencia.cargar_tweets(cargar_features=False, agregar_sexuales=True)
for tweet in tweets:
if tweet.es_humor:
oraciones = freeling.Freeling.procesar_texto(tweet.texto)
for oracion in oraciones:
for token in oracion:
if token.tag.startswith('V'):
print(token.token, token.tag, token.lemma, token.probabilidad)
if random.random() < 0.01:
break
features = [chiste.texto for chiste in chistes]
clases = [chiste.es_humor for chiste in chistes]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features,
clases,
test_size=0.0)
clasificador = Pipeline([
('vect',
TfidfVectorizer(
stop_words=get_stop_words(),
token_pattern=r'\b[a-z0-9_\-\.]+[a-z][a-z0-9_\-\.]+\b',
)),
('clf', MultinomialNB(alpha=0.01)),
])
clasificador.fit(X_train, y_train)
# cross_validation_y_reportar(clasificador, features, clases, 5)
# entrenar_y_evaluar(clasificador, X_train, X_test, y_train, y_test)
tweets = cargar_tweets(cargar_features=False)
tweets_humor = [chiste for chiste in tweets if chiste.es_humor]
for tweet in tweets_humor:
print(tweet.texto)
result = clasificador.predict([tweet.texto])
print("El resultado es " + result[0])
sys.stdin.readline()
parser.add_argument('-N', '--subconjunto-no-humor', type=str, default=None,
choices=["Noticias", "Curiosidades", "Reflexiones"],
help="selecciona solamente el subconjunto pasado como parámetro de los negativos")
parser.add_argument('-t', '--threads', type=int,
help="establece la cantidad de threads a usar al recalcular las features", default=1)
parser.add_argument('-o', '--tweets-parecidos-distinto-humor', action='store_true', default=False,
help="busca y quita los pares de tweets que son parecidos pero uno positivo y el otro negativo")
args = parser.parse_args()
if args.explicar_features:
features_obj = Features(args.threads)
for feature in sorted(list(features_obj.features.values()), key=lambda x: x.nombre):
print(feature.nombre + ":")
print(feature.descripcion)
else:
corpus = cargar_tweets(args.limite, args.incluir_chistes_sexuales)
if args.solo_subcorpus_humor:
corpus = [tweet for tweet in corpus if tweet.es_chiste]
if not args.clasificador.startswith("LB"):
for tweet in corpus:
tweet.preprocesar()
if args.recalcular_features:
features_obj = Features(args.threads)
features_obj.calcular_features(corpus)
guardar_features(corpus)
elif args.recalcular_feature:
features_obj = Features(args.threads)
features_obj.calcular_feature(corpus, args.recalcular_feature.decode('utf-8'))
if __name__ == "__main__":
chistes = cargar_chistes_pagina()
features = [chiste.texto for chiste in chistes]
clases = [chiste.es_humor for chiste in chistes]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, clases, test_size=0.0)
clasificador = Pipeline([
('vect', TfidfVectorizer(
stop_words=get_stop_words(),
token_pattern=r'\b[a-z0-9_\-\.]+[a-z][a-z0-9_\-\.]+\b',
)),
('clf', MultinomialNB(alpha=0.01)),
])
clasificador.fit(X_train, y_train)
# cross_validation_y_reportar(clasificador, features, clases, 5)
# entrenar_y_evaluar(clasificador, X_train, X_test, y_train, y_test)
tweets = cargar_tweets(cargar_features=False)
tweets_humor = [chiste for chiste in tweets if chiste.es_humor]
for tweet in tweets_humor:
print(tweet.texto)
result = clasificador.predict([tweet.texto])
print("El resultado es " + result[0])
sys.stdin.readline()
#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
import random
from clasificador.herramientas import freeling, persistencia
tweets = persistencia.cargar_tweets(cargar_features=False,
agregar_sexuales=True)
for tweet in tweets:
if tweet.es_humor:
oraciones = freeling.Freeling.procesar_texto(tweet.texto)
for oracion in oraciones:
for token in oracion:
if token.tag.startswith('V'):
print(token.token, token.tag, token.lemma,
token.probabilidad)
if random.random() < 0.01:
break
'--tweets-parecidos-distinto-humor',
action='store_true',
default=False,
help=
"busca y quita los pares de tweets que son parecidos pero uno positivo y el otro negativo"
)
args = parser.parse_args()
if args.explicar_features:
features_obj = Features(args.threads)
for feature in sorted(list(features_obj.features.values()),
key=lambda x: x.nombre):
print(feature.nombre + ":")
print(feature.descripcion)
else:
corpus = cargar_tweets(args.limite, args.incluir_chistes_sexuales)
if args.solo_subcorpus_humor:
corpus = [tweet for tweet in corpus if tweet.es_chiste]
if not args.clasificador.startswith("LB"):
for tweet in corpus:
tweet.preprocesar()
if args.recalcular_features:
features_obj = Features(args.threads)
features_obj.calcular_features(corpus)
guardar_features(corpus)
elif args.recalcular_feature:
features_obj = Features(args.threads)
features_obj.calcular_feature(
