Система предназначена для оценки эмоционального состояния пользователя по его постам в социальных сетях. Данная система используется волонтерами НКО "Молодежная Служба Безопастности".

• Краулинг текстовой информации из социальных сетей:
  • Twitter
• Оценка динамики эмоционального состояния
• Отображение позитивных и негативных постов пользователей
• Выдача сообщений, которе возможно содержат следующую информацию:
  • Имя
  • Возраст
  • Номер телефона
  • Номер банковской карты
  • Город

Тестовый запуск производился на Ubuntu 16.04 с версией Python >=3.8

1. Скачать исходный код системы git clone ...
2. Установить зависимости командой pip install -r requirements.txt
3. Установить geckodriver
   1. Скачать wget https://github.com/mozilla/geckodriver/releases/download/v0.24.0/geckodriver-v0.24.0-linux64.tar.gz
   2. Распаковать tar -xvzf geckodriver*
   3. Сделать исполняемым файлом chmod +x geckodriver
   4. Добавить путь до файла в перереммную PATH export PATH=$PATH:/path-to-extracted-file/
4. Установить Mozilla Firefox командой sudo apt install firefox
5. Установить модель анализа сентиментов python -m dostoevsky download fasttext-social-network-model

Для запуска системы достаточно выполнить команду python main.py.

$ gunicorn --bind IP:PORT wsgi:app --timeout 600

IP - ip адрес приложения, например 127.0.0.1 PORT - желаемый порт, например 800

Зайдя по домашнему адресу приложения, вам будет предложено ввести ссылку. В настоящее время поддерживается только Twitter. Скопируйте ссылку на профиль из адресной строки и вставьте ее. Ссылка на профиль будет выглядеть следующим образом "https://twitter.com/test_user_account". После чего, нажмите кнопку "Upload". После некоторого ожидания, откроется страница с информацией о пользователе. В разделе "Общая информация" собраны основные атрибуты аккаунта, как ник, количество постов, начало активности. Далее, в разделах "Негативные посты" и "Позитивные посты" будут отражены посты соответствующей полярности, в которых модель уверена больше чем 75 процентов. В разделе "Другая инфорация" будет представлена информация, которая сработала на правила. Правило обозначается тегом в начале сообщения

• [NAME] текст сообщения возможно содержит имя
• [OLD] текст сообщения возможно содержит возраст
• [TOWN] текст сообщения возможно содержит город
• [TELE] текст сообщения возможно содержит телефон
• [BANK] текст сообщения возможно содержит номер банковской карты