Analisis de sentimiento: MINSA TWITTER

Integrantes

• Rodrigo Guadalupe Medina - 201612158
• Enzo Lizama Paredes - 201618965
• Camilo Silva

Requisitos

• Node & npm
• Yarn (optional)
• Python 3.x
• Pip

Pasos para ejecutar en modo desarrollo

• Descargar el repositorio o clonarlo via git clone https://github.com/upc-projects/minsa-twitter-sentiment-analysis.git

Pobrar el código de generación de modelos (opcional)

• Descargar el archivo de Glove Embeddings de http://dcc.uchile.cl/~jperez/word-embeddings/glove-sbwc.i25.vec.gz
• Descomprimir el archivo descargado (900 mb) y colocarlo en la siguiente ruta: minsa-twitter-sentiment-analysis\model_processing\glove
• Abrir el archivo .ipynb de cualquiera de los 3 modelos y ejecutar

Servidor

• python3 -m venv venv
• source venv/bin/activate
• pip install -r requirements.txt
• Ir a la ruta base del proyecto y ejecutar python3 app.py (es importante que se ejecute desde la ruta base, de otro modo no detectará los archivos del modelo pre entrenado)
• Ahora el servidor corre en la dirección http://0.0.0.0:5000/

Cliente

• Ingresar a la carpeta Client
• yarn o npm install
• yarn serve o npm run serve
• Ahora el cliente corre en la dirección http://localhost:8080/