الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل
عامل تعدين الدردشة: حوّل محادثاتك إلى عمل فني

عامل تعدين الدردشة: حوّل محادثاتك إلى عمل فني

يوفر برنامج chat-miner محللًا بسيطًا لكل منصة رئيسية لتحويل الدردشات إلى إطارات بيانات. تسمح لك المرئيات الفنية باستكشاف بياناتك وإنشاء أعمال فنية من محادثاتك.

1. التثبيت

يمكن تثبيت أحدث إصدار بما في ذلك التبعيات عبر PyPI: 

pip install chat-miner

إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، أو تشغيل أحدث كود المصدر، أو ترغب فقط في إنشاء كل شيء بنفسك: 

git clone https://github.com/joweich/chat-miner.git
cd chat-miner
pip install .

2. تصدير سجلات الدردشة

قم بإلقاء نظرة على البرامج التعليمية الرسمية لتطبيقات WhatsApp أو Signal أو Telegram أو Facebook Messenger أو Instagram Chats لمعرفة كيفية تصدير سجلات الدردشة لمنصتك.

3. التحليل

يعرض الكود التالي وحدة WhatsAppParser . يتبع استخدام SignalParser و TelegramJsonParser و FacebookMessengerParser و InstagramJsonParser نفس النمط. 

 from chatminer . chatparsers import WhatsAppParser

parser = WhatsAppParser ( FILEPATH )
parser . parse_file ()
df = parser . parsed_messages . get_df ( as_pandas = True ) # as_pandas=False returns polars dataframe

ملاحظة: اعتمادًا على نظامك المصدر، تتطلب لغة Python تحويل مسار الملف إلى سلسلة نصية أولية. 

 import os
FILEPATH = r"C:UsersUsernamechat.txt" # Windows
FILEPATH = "/home/username/chat.txt" # Unix
assert os . path . isfile ( FILEPATH )

4. التصور 

 import chatminer . visualizations as vis
import matplotlib . pyplot as plt

4.1 خريطة التمثيل اللوني: عدد الرسائل يوميًا 

 fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , figsize = ( 9 , 3 ))
ax [ 0 ] = vis . calendar_heatmap ( df , year = 2020 , cmap = 'Oranges' , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . calendar_heatmap ( df , year = 2021 , linewidth = 0 , monthly_border = True , ax = ax [ 1 ])

4.2 Sunburst: عدد الرسائل خلال النهار 

 fig , ax = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 7 , 3 ), subplot_kw = { 'projection' : 'polar' })
ax [ 0 ] = vis . sunburst ( df , highlight_max = True , isolines = [ 2500 , 5000 ], isolines_relative = False , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . sunburst ( df , highlight_max = False , isolines = [ 0.5 , 1 ], color = 'C1' , ax = ax [ 1 ])

4.3 Wordcloud: ترددات الكلمات 

 fig , ax = plt . subplots ( figsize = ( 8 , 3 ))
stopwords = [ 'these' , 'are' , 'stopwords' ]
kwargs = { "background_color" : "white" , "width" : 800 , "height" : 300 , "max_words" : 500 }
ax = vis . wordcloud ( df , ax = ax , stopwords = stopwords , ** kwargs )

4.4 Radarchart: عدد الرسائل في كل يوم من أيام الأسبوع 

 if not vis . is_radar_registered ():
	vis . radar_factory ( 7 , frame = "polygon" )
fig , ax = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 7 , 3 ), subplot_kw = { 'projection' : 'radar' })
ax [ 0 ] = vis . radar ( df , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . radar ( df , ax = ax [ 1 ], color = 'C1' , alpha = 0 )

5. معالجة اللغات الطبيعية

5.1 أضف المشاعر 

 from chatminer . nlp import add_sentiment

df_sentiment = add_sentiment ( df )

5.2 مثال على الحبكة: المشاعر لكل مؤلف في الدردشة الجماعية 

 df_grouped = df_sentiment . groupby ([ 'author' , 'sentiment' ]). size (). unstack ( fill_value = 0 )
ax = df_grouped . plot ( kind = 'bar' , stacked = True , figsize = ( 8 , 3 ))

6. واجهة سطر الأوامر

يدعم CLI تحليل سجلات الدردشة إلى ملفات CSV. اعتبارًا من الآن، لا يمكنك إنشاء تصورات من واجهة سطر الأوامر مباشرةً.

مثال للاستخدام: 

$ chatminer -p whatsapp -i exportfile.txt -o output.csv

دليل الاستخدام: 

 usage: chatminer [-h] [-p {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}] [-i INPUT] [-o OUTPUT]

options:
  -h, --help 
                        Show this help message and exit
  -p {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}, --parser {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}
                        The platform from which the chats are imported
  -i INPUT, --input INPUT
                        Input file to be processed
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        Output file for the results
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل