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st.markdown('<p class="font2">Este proyecto consiste en una aplicaci贸n web que utiliza la biblioteca Tweepy de Python para descargar tweets de Twitter, permitiendo buscar Tweets por usuario y por localidad. Luego, utiliza modelos de lenguaje basados en Transformers para analizar los tweets y detectar comentarios sexistas. Los resultados se almacenan en un dataframe para su posterior visualizaci贸n y an谩lisis. El objetivo del proyecto es identificar y proporcionar informaci贸n sobre el discurso sexista en l铆nea para combatir la discriminaci贸n y el acoso hacia las mujeres y otros grupos marginados, y as铆 informar pol铆ticas y pr谩cticas que promuevan la igualdad de g茅nero y la inclusi贸n.</p>',unsafe_allow_html=True)
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def tweets_usuario(usuario, cant_de_tweets):
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tabla = []
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if(cant_de_tweets > 0 and usuario != "" ):
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@@ -126,6 +126,7 @@ def tweets_usuario(usuario, cant_de_tweets):
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tabla.append(muestra)
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return tabla
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129 |
def tweets_localidad(buscar_localidad):
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tabla = []
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try:
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@@ -188,6 +189,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
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return tabla
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def analizar_frase(frase):
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language = detect(frase)
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if frase == "":
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@@ -211,12 +213,13 @@ def run():
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with st.container():
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212 |
col1, col2 = st.columns([2, 3])
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with st.form("my_form"):
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220 |
submit_button = st.form_submit_button(label='Analizar')
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error =False
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st.markdown('<p class="font2">Este proyecto consiste en una aplicaci贸n web que utiliza la biblioteca Tweepy de Python para descargar tweets de Twitter, permitiendo buscar Tweets por usuario y por localidad. Luego, utiliza modelos de lenguaje basados en Transformers para analizar los tweets y detectar comentarios sexistas. Los resultados se almacenan en un dataframe para su posterior visualizaci贸n y an谩lisis. El objetivo del proyecto es identificar y proporcionar informaci贸n sobre el discurso sexista en l铆nea para combatir la discriminaci贸n y el acoso hacia las mujeres y otros grupos marginados, y as铆 informar pol铆ticas y pr谩cticas que promuevan la igualdad de g茅nero y la inclusi贸n.</p>',unsafe_allow_html=True)
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+
@st.cache
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def tweets_usuario(usuario, cant_de_tweets):
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tabla = []
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if(cant_de_tweets > 0 and usuario != "" ):
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126 |
tabla.append(muestra)
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return tabla
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128 |
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+
@st.cache
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130 |
def tweets_localidad(buscar_localidad):
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tabla = []
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132 |
try:
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190 |
return tabla
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191 |
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+
@st.cache
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def analizar_frase(frase):
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language = detect(frase)
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195 |
if frase == "":
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with st.container():
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214 |
col1, col2 = st.columns([2, 3])
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with st.form("my_form"):
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216 |
+
col,buff1, buff2 = st.columns([2,2,1])
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217 |
+
search_words = col.text_input("Introduzca la frase, el usuario o localidad para analizar y pulse el check correspondiente")
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218 |
+
number_of_tweets = col.number_input('Introduzca n煤mero de tweets a analizar del usuario M谩ximo 50', 0,50,0)
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219 |
+
st.write("Escoja una Opci贸n")
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220 |
+
termino=st.checkbox('Frase')
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221 |
+
usuario=st.checkbox('Usuario')
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222 |
+
localidad=st.checkbox('Localidad')
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223 |
submit_button = st.form_submit_button(label='Analizar')
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error =False
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