semvec/pypi-packages huggingface dataset:
python-pkg 0.0.2
Un paquete de NLTK y Scrapy por SEO

# NLTK por SEO

Este proyecto utiliza NLTK para anÃ¡lisis de las palabras claves y las etiquetas. 

## Para Empezar

Los instrucciones puede ayudarte obtener una copia del proyecto para su ordenador.

### Los requisitos indispensables

Necesita instalar estos antes de empieza:

* [Python](https://www.python.org/downloads/)
* [Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/)


### Instalar NLTK

1. Abre el "Anaconda Prompt" (puede buscarlo por buscando "Anaconda" en el menÃº de Incio de Windows)
2. Crea un virtual env
```
conda create -n yourenvname python=x.x anaconda
```
3. Instalar NLTK (anaconda es el canal)
```
conda install -c anaconda nltk
```
4. Instalar BeautifulSoup (anaconda es el canal)
```
conda install -c anaconda beautifulsoup4
```

### Descargar El Proyecto en GitHub

Ahora, puede descargar el proyecto en GitHub y ejecutar el cÃ³digo

## EjecuciÃ³n del codÃ­go

Puede ejecutar el "spider" usando el comando "python" en el sÃ­mbolo de la sistema:
```
python todos.py
```
**Asegurarte usar el sÃ­mbolo del sistema, activar tu virtualenv, y elegir el directorio de nivel superior del proyecto**
* Por esto proyecto el directorio de nivel superior: 

## EjecuciÃ³n del GUI

Puede ejecutar el gui usando este comando en el sÃ­mbolo del sistema:
```
python todouser.py
```

**Asegurarte usar el sÃ­mbolo del sistema, activar tu virtualenv, y elegir el directorio de nivel superior del proyecto**
* Por esto proyecto el directorio de nivel superior: gui

## AÃ±adir al corpus

Para aÃ±adir al corpus, necesita crear un archivo txt en el directorio del corpus. Abre la aplicaciÃ³n "Bloc de notas" y escribe el corpus ahÃ­. Guardarle en la carpeta con el nombre del directorio ("LTcorpus")

## Referenciass
[NLTK Textbook](https://www.nltk.org/book/)

Â¿Tienes preguntas? Enviarmelas aqui: noelle.rivera.516@gmail.com