Spaces:
Running
Running
| import torch | |
| import streamlit as st | |
| import googleapiclient.discovery | |
| import pandas as pd | |
| from transformers import pipeline | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| import seaborn as sns | |
| st.title('Анализатор комментариев :red[YouTube] :sunglasses:') | |
| # Инициализируем модель Hugging Face для анализа тональности текста | |
| cls_sent = pipeline("sentiment-analysis", | |
| "blanchefort/rubert-base-cased-sentiment") | |
| st.markdown('***') | |
| st.sidebar.markdown('# Меню') | |
| # Получаем YouTube API KEY видеоролика для отправки запроса | |
| API_key = st.sidebar.text_input('YouTube API KEY') | |
| st.sidebar.markdown('***') | |
| # Получаем id видеоролика для отправки запроса | |
| vidID = st.sidebar.text_input('Video Id') | |
| st.sidebar.write('Вы ввели... ', vidID ) | |
| st.sidebar.markdown('***') | |
| btn_start = st.sidebar.button('Загрузить') | |
| if btn_start: | |
| # Запрос к YouTube API для получения комментариев к видео | |
| api_service_name = "youtube" | |
| api_version = "v3" | |
| DEVELOPER_KEY = API_key | |
| youtube = googleapiclient.discovery.build( | |
| api_service_name, api_version, developerKey=DEVELOPER_KEY) | |
| request = youtube.commentThreads().list( | |
| part="snippet", | |
| videoId=vidID, | |
| maxResults=100 | |
| ) | |
| response = request.execute() | |
| comments = [] | |
| # Преобразуем полученные комментарии в DataFrame | |
| for item in response['items']: | |
| comment = item['snippet']['topLevelComment']['snippet'] | |
| comments.append([ | |
| comment['authorDisplayName'], | |
| comment['publishedAt'], | |
| comment['updatedAt'], | |
| comment['likeCount'], | |
| comment['textDisplay'] | |
| ]) | |
| comments_df = pd.DataFrame(comments, columns=['author', 'published_at', 'updated_at', 'like_count', 'text']) | |
| # Выводим таблицу с комментариями на странице | |
| st.header('Комментарии из YouTube') | |
| selected_columns = ['author', 'published_at', 'text'] | |
| new_df = comments_df[selected_columns] | |
| st.write(new_df) | |
| st.markdown('***') | |
| # Выводим heatmap комментариев по часам и датам | |
| st.header('Комментарии по часам и датам') | |
| new_df['published_at'] = pd.to_datetime(new_df['published_at']) | |
| new_df['Date'] = new_df['published_at'].dt.date | |
| new_df['Hour'] = new_df['published_at'].dt.hour | |
| pivot_table = new_df.pivot_table(index='Hour', columns='Date', values='text', aggfunc='count') | |
| plt.figure(figsize=(10, 6)) | |
| sns.heatmap(pivot_table, cmap='YlGnBu') | |
| plt.title('Количество комментариев по часам и датам') | |
| plt.xlabel('Дата') | |
| plt.ylabel('Час') | |
| st.pyplot(plt) | |
| st.markdown('***') | |
| # Проходим по каждому комментарию в датафрейме | |
| # Анализируем тональность комментария с помощью модели Hugging Face | |
| # Добавляем результат в список | |
| res_list = [] | |
| with st.spinner('Идет процесс обработки данных ...'): | |
| for comment in comments_df['text']: | |
| result = cls_sent(comment) | |
| res_list.append(result[0]) | |
| s_label = f'Готово! Загружено {len(res_list)} комментариев' | |
| st.success(s_label) | |
| # Выводим таблицу с результатами на странице | |
| res_df = pd.DataFrame(res_list) | |
| st.header("Таблица c результатами работы модели") | |
| st.write(res_df) | |
| st.markdown('***') | |
| # Создаем круговую диаграмму | |
| data = res_df['label'].value_counts() | |
| fig, ax = plt.subplots() | |
| plt.title("Эмоциональная окраска комментариев на YouTube") | |
| label = res_df['label'].unique() | |
| ax.pie(data, labels=label, autopct='%1.1f%%') | |
| st.pyplot(fig) | |