gitverse new year логотип

Sentiment-classifier

Форк
0

3 года назад
2 года назад
readme.txt

Учебный проект в рамках специализации "Машинное обучение и анализ данных" (Coursera - МФТИ, Яндекс)

Проект нацелен на классификацию рускоязычных отзывов на негативные/позитивные. Реализована демо-модель с веб-интерфейсом.

Для демонстрации работы модели: 1.Распакуйте demo2.zip, желательно в корень диска (например, на D:). 2.Откройте консоль/командную строку (в Windows - cmd.exe). 3.В консоли перейдите в распакованную папку (например, D:\demo2). 4.Запустите файл demo.py через python.exe (например, D:\demo2>C:\ProgramData\Anaconda2\python.exe demo.py). 5.В адресную строку браузера внесите http://localhost/sentiment-demo. 6.Тестируйте.

Educational project within the framework of the specialization "Machine learning and data analysis" (Coursera - MIPT, Yandex)

The project is aimed at classifying Russian-language reviews into negative/positive. A demo model with a web interface has been implemented.

To demonstrate how the model works:

1.Unpack demo2.zip, preferably to the root of the disk (for example, to D:). 2.Open a console/command prompt (on Windows, cmd.exe). 3.In the console, navigate to the unpacked folder (for example, D:\demo2). 4.Run the demo.py file via python.exe (e.g. D:\demo2>C:\ProgramData\Anaconda2\python.exe demo.py). 5. Enter http://localhost/sentiment-demo into the address bar of your browser. 6. Test.

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.