brunolcarli / Lisa

Lexical Interface for Sentiment Analysis
Apache License 2.0
21 stars 2 forks source link
artificial-intelligence linguistics nlp nlp-machine-learning
Project icon # LISA *Lexical Interface for Sentiment Analysis*
> [![Version badge](https://img.shields.io/badge/version-1.1.1-silver.svg)](http://104.237.1.145:2154/graphql/?query=query%20%7B%0A%20%20lisa%0A%7D) >[![GraphQl Badge](https://badgen.net/badge/icon/graphql/pink?icon=graphql&label)](http://104.237.1.145:2154/graphql/?query=query%20%7B%0A%20%20lisa%0A%7D) [![Docs Link](https://badgen.net/badge/docs/github_wiki?icon=github)](https://github.com/brunolcarli/Lisa/wiki) [![Donate](https://img.shields.io/badge/Donate-PayPal-green.svg)](https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_donations&business=PPYA5P239NRML¤cy_code=USD&source=url) ![docker badge](https://badgen.net/badge/icon/docker?icon=docker&label)

Lisa é um serviço dedicado à execução de tarefas de processamento de linguagem natural e análise de sentimentos em texto (text mining). O nome é uma referência à fantástica personagem criada por Matt Groening. A plataforma foi parte integrante do Trabalho de Conclusão de Curso desenvolvido para aquisição do grau de Bacharel em Engenharia de Software pela Universidade Unicesumar.

Consumindo a API

O serviço está disponvível e pode ser acessado através do endpoint http://104.237.1.145:2154/graphql/ aceitando requisições GraphQl via internet.

Por exemplo:

Curl

$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{ "query": "query{ sentimentExtraction(text: \"A dúvida é o princípio da sabedoria.\") }" }' http://104.237.1.145:2154/graphql/

Saída:

{"data":{"sentimentExtraction":0.03333333333333333}}

Python

import requests

URL = 'http://104.237.1.145:2154/graphql/'
data = '{sentimentExtraction(text: "A dúvida é o princípio da sabedoria")}'
request = requests.post(URL, json={'query': data})

print(request.status_code)  # 200
print(request.text)  # '{"data":{"sentimentExtraction":0.03333333333333333}}'

Pode-se utilizar outros métodos e linguagens da mesma forma para consumir a API.

Playground

Ao acessar diretemente o endpoint de desenvolvimento através do navegador você terá acesso ao playground onde poderá escrever diretamente as queries para LISA:

Project icon

Veja também


Desenvolvedores

Rodando localmente

Linux Badge Apple badge

Para rodar a plataforma, primeiramente é necessário inicializar um novo ambiente virtual (virtualenv) e instalar as dependências:

$ make install

Crie um arquivo contendo as variáveis de ambiente conforme o template disponível em lisa/environment/ contendo as variáveis para seu ambiente de execução (por exemplo: develop)

$ source develop

Iniciar a plataforma com o comando:

$ make run

O serviço estará disponível em localhost:2154/graphql/


# Rodando com Docker Project icon

Crie um arquivo lisa.env em lisa/environment/lisa.env e adicone as variáveis de ambiente:

Insira e preencha neste arquivo as seguintes variáveis de ambiente:

DJANGO_SECRET_KEY=<your_secret_key>
DJANGO_SETTINGS_MODULE=lisa.settings.docker

MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your_database_root_password>
MYSQL_USER=<your_database_user>
MYSQL_DATABASE=<your_database_name>
MYSQL_PASSWORD=<your_database_password>
MYSQL_HOST=lisa_db

Instale o docker compose:

$ pip install docker-compose

Suba os containers com:

$ make container