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| title: SentimentAnalyzer | |
| emoji: 🏃 | |
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| colorTo: blue | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 5.21.0 | |
| app_file: app.py | |
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| short_description: Interfaz para analizar el sentimiento del texto | |
| # **SentimentAnalyzer** 🧠💬 | |
| ¡Bienvenido a **SentimentAnalyzer**! Esta aplicación realiza **análisis de sentimientos** (positivo, negativo o neutro) a través de una interfaz web interactiva creada con **Gradio** y potenciada por **VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)**. Un proyecto **low-code** perfecto para explorar el análisis de sentimientos de forma rápida y accesible, ¡sin necesidad de ser un experto en programación! 🚀 | |
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| ## **Características** ✨ | |
| - **Simplicidad Low-Code**: | |
| - 🐍 Construido con **Python** y la biblioteca **Gradio** para una interfaz de usuario intuitiva. | |
| - 📉 Requiere un conocimiento mínimo de programación para ejecutarlo o personalizarlo. | |
| - 🚀 Formato listo para usar, ideal para desplegar en plataformas como **Hugging Face Spaces**. | |
| - **Análisis de Sentimientos con VADER**: | |
| - 🌎 **Optimizado para inglés**: VADER es especialmente preciso con textos en inglés. | |
| - 📱 **Diseñado para redes sociales y textos cortos**: | |
| - Ideal para **tweets**, reseñas y comentarios. | |
| - 🧠 **Análisis basado en reglas**: | |
| - Utiliza un diccionario predefinido con valencias emocionales para cada palabra. | |
| - Soporta reglas contextuales como intensificadores (*very*), negaciones (*not bad*) y expresiones coloquiales. | |
| - **Resultados Detallados**: | |
| - 🔍 Muestra el sentimiento general del texto (Positivo, Negativo o Neutro). | |
| - 📊 Proporciona un desglose de las puntuaciones internas de VADER (compuesto, positivo, neutro y negativo). | |
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| ## **¿Qué hace único a VADER?** 💡 | |
| VADER no es un modelo de inteligencia artificial convencional. En lugar de aprender a partir de datos, utiliza: | |
| - 📚 Un **diccionario preconstruido** de palabras con valencia emocional (positiva, negativa, neutra). | |
| - ⚙️ **Reglas de procesamiento** que ajustan las puntuaciones según el contexto del texto. | |
| Esto hace que VADER sea: | |
| - ⚡ **Ligero y eficiente**: Perfecto para análisis en tiempo real. | |
| - 🔍 **Transparente**: Sus reglas y resultados son interpretables, lo que facilita entender cómo se generan los resultados. | |
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| ## **Demo en Vivo** 🎉 | |
| Prueba la aplicación en vivo en **Hugging Face Spaces**: [SentimentAnalyzer en Hugging Face](https://huggingface.co/spaces/gcmarian/SentimentAnalyzer) | |
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| ## **Futuras Mejoras** 🔮 | |
| Este proyecto muestra cómo hacer análisis de sentimientos con un enfoque **low-code** usando VADER. En el futuro, se podrían incluir: | |
| - 🌍 Soporte para múltiples idiomas mediante traducción en tiempo real. | |
| - 🤖 Integración con modelos avanzados como **BERT** o **RoBERTa** para análisis más matizados. | |
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| ## **Agradecimientos** 🙏 | |
| Este proyecto utiliza: | |
| - **VADER Sentiment Analysis**: Herramienta de análisis basada en reglas para detectar sentimientos en texto. | |
| - **Gradio**: Una biblioteca para construir interfaces web de manera rápida y eficiente. | |
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| ### **¡Gracias por tu interés!** 🌟 | |
| Si tienes alguna pregunta o sugerencia, ¡no dudes en contactarme! 😊 | |