ReviewRater

Évaluateur d'évaluation

Un prototype d'application Web simple qui utilise l'analyse des sentiments pour évaluer les critiques textuelles sur une échelle de 1 à 5.

Configuration sur votre machine

• Ce référentiel utilise Git Large File Storage (git-lfs) pour héberger de gros fichiers binaires (.pickle, .h5, etc.). Si git lfs n'est pas installé sur votre système, installez-le à partir d'ici : https://git-lfs.github.com/

• Ensuite, dans le dossier vide dans lequel vous souhaitez cloner, exécutez la commande git lfs install

• Ça y est, clonez maintenant ce repo avec la commande habituelle : git clone https://github.com/yashprakash13/ReviewRater.git

• Pour exécuter l'application Web, une fois les objets lfs correctement téléchargés dans votre dossier local, tapez python main.py .

• Accédez à http://127.0.0.1:5000/ et testez l'application avec les informations d'identification suivantes :

  • e-mail : [email protected]
  • mot de passe : 1234567
  • Détails du paiement : entrez n'importe quoi dans les cases et utilisez la carte démo n° 4242 4242 4242 4242
  • tapez un avis et cliquez sur Prédire !

Outils utilisés

Ce projet utilise :

• Flacon pour l'application Web
• Firebase pour l'authentification des utilisateurs (inscription et connexion)
• Stripe pour la démo de paiement et
• Modèles d'apprentissage automatique d'analyse des sentiments pour évaluer l'avis (Folders Model, Model2 et Model3)

Le projet en action