summarization_sentiments

Aplicación web para el analisis de sentimiento de restaurantes de la página tripadvisor. En ella se puede recoger opiniones a tiempo real de restaurantes a través de tecnicas de Web Scraping, y obtener información rápida con gráficas de la librería Chart.js de Javascript

Vistas

Vistas de un restaurante analizado:

Historial por años

Historial total por meses

Palabras más utilizadas

Filtrado por un año concreto

Filtrado por un mes de un año concreto

Librerias

Las librerías utilizadas han sido las siguientes:

• Web Scraping
  • Selenium
  • Beautiful Soup
• Base de datos
  • Sqlite3
• Tratamiento del texto
  • Spacy
• Modelo de machine learning
  • Sklearn

Estructura

La estructura del proyecto se divide en tres directorios.

datasest

Directorio donde se encuentra los datasets para el entreno de sentimientos.

sentiments_analysis

Directorio donde se emplea el clafisicador de machine learning para el analisis de sentimientos. Sus ficheros:

• clean_dataset: se encarga de limpia el texto con técnicas de NLP de los ficheros .csv del directorio datasets.
• train_model: se encarga de entrenar el modelo con lo datos limpiados para predecir el analisis de sentimientos.
• filename.jobilb: modelo entrenado

mysite

Aplicación web escrita a través del framework Django. En el subdirectorio sumtravel se encuentra la aplicación para hacer funcionar la aplicación web. Sus directorios son los siguientes

bbdd

Directorio donde se encuentra ficheros que se encargan de hacer querys a la base de datos.

scraping

Directorio donde se encarga de realizar web scraping a la página de tripadvisor para recoger a tiempo real las opiniones de los usuarios.

static

Directorio para la parte de frontend donde se encuentra imagenes, hojas de estilos y scripts de javascript.

Trabajo futuro

• Mejorar la estetica
• Optimizar los tiempos de carga
• Realiar un resumen de opiniones
• Añadir hoteles