Демо по сентимент-анализу для специализации Яндекс/МФТИ

FlaskAPI адаптировано на основании предложенного демо. Процесс создания моделей описан в ноутбуках в папке notebooks.

Демки

1. Линейная модель для английского языка, в основе - корпус с отзывами на фильми
2. Линейная модель для русского языка - тренирована на корпусе самостоятельно собранных и размеченных отзывов на телефоны
3. Демка на основе самодельной tensorflow модели для английского (сейчас не работает)
4. Демка на основе самодельной tensorflow модели для русского (сейчас не работает, улучшаю датасет)
5. Демка на основе distilBERT из transformers для английского (Работает локально, на heroku не влезла)
6. Демка на основе transformers для русского (еще не сделал)

Инструкция по запуску

1. Убедитесь, что у вас установлен питон версии 3
2. Опционально создайте и активируйте виртуальное окружение
3. Установите зависимости из файла requirements.txt
4. Выполните python3 app.py из директории проекта. Страница будет находиться по адресу http://127.0.0.1:5000/

Вы можете обнаружить запушенную на Heroku версию по адресу: https://mlspec-demo.herokuapp.com/

Credits:

• Фоновая иллюстрация, автор: Tom Honz https://www.deviantart.com/merl1ncz
• Дизайн и вёрстка: https://github.com/IThoughtYouKnow