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santarabantoosoo commited on Aug 1, 2022

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wordclouds_Q1 data.png +0 -0
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app.py CHANGED Viewed

@@ -129,10 +129,9 @@ def plot_time_series(choice, keyword, user_keys):
     leg = plt.legend(loc='best')
     plt.xlabel('Time')
     plt.title("keywords quartely analysis (July 2021 - July 2022)")
-    plt.ylabel(f'Freq. from {user_choice}')
     return fig
 # Wordcloud with anger tweets
 angry_tweets = data['tweet'][data["emotion"] == 'anger']
 angry_tweets = angry_tweets.apply(format_input, args = [it_stop])
@@ -239,6 +238,54 @@ def display_freq_plot(choice, *args):
     elif choice == "Whole_text":
         return plot_time_series(ser_whole_text, keyword, user_keys)
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -247,28 +294,134 @@ with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tabs():
         with gr.TabItem("Topic modeling"):
-            gr.Markdown("Nothing here yet")
         with gr.TabItem("Word frequency"):
             inputs =  [gr.Radio(choices = ['TFIDF', 'Whole_text'], label = 'Choose ur method'),
                       gr.Textbox(label = 'word 1'),
                       gr.Textbox(label = 'word 2'),
-                      gr.Textbox(label = 'word 3'),
-                      gr.Textbox(label = 'word 4')]
-            plot_output = gr.Plot(elem_id = 1)
             freq_button = gr.Button("Submit")
         with gr.TabItem("Sentiment analysis"):
             text_input =  gr.Radio(choices = ['Sentiment distribution', 'Word clouds', 'Time series'], label = 'Choose ur plot')
             sent_plot = gr.Plot()
             sent_button = gr.Button("Submit")
-    sent_button.click(display_plot, inputs=text_input, outputs= sent_plot)
-    freq_button.click(display_freq_plot, inputs=inputs, outputs=plot_output)
 demo.launch(debug=True, show_error = True);

     leg = plt.legend(loc='best')
     plt.xlabel('Time')
     plt.title("keywords quartely analysis (July 2021 - July 2022)")
+    plt.ylabel(f'Freq. from {user_keys}')
     return fig
 # Wordcloud with anger tweets
 angry_tweets = data['tweet'][data["emotion"] == 'anger']
 angry_tweets = angry_tweets.apply(format_input, args = [it_stop])
     elif choice == "Whole_text":
         return plot_time_series(ser_whole_text, keyword, user_keys)
+def display_output(tweet_index):
+    topics = "<ol>\
+    <li>Discussion about scientific studies</li>\
+    <li>Anxiety about pandemic and the information about it OR Specific people in the context of LC</li>\
+    <li>Discussion about LC impact in terms of time periods</li>\
+    <li>Discussion about LC impact on patient life (impact on life so far or scope for lifelong impact)</li>\
+    <li>Treatment scenario</li>\
+    <li>Impact/Consequences of LC on children</li>\
+    </ol>"
+    item = topic_dist_list[tweet_index]
+    distribution = f'<html><body><h3>Topics Distribution</h3>({item[0][0]+1}, {item[0][1]}), ({item[1][0]+1}, {item[1][1]}), ({item[2][0]+1}, {item[2][1]}), ({item[3][0]+1}, {item[3][1]}), ({item[4][0]+1}, {item[4][1]}), ({item[5][0]+1}, {item[5][1]})\
+    </body></html>'
+    return gr.HTML.update(distribution, visible=True)
+def display_output_Q2_Q4(tweet_index):
+    item = topic_dist_list_Q2_Q4[tweet_index]
+    distribution = f'<html><body><h3>Topics Distribution</h3>({item[0][0]+1}, {item[0][1]}), ({item[1][0]+1}, {item[1][1]}), ({item[2][0]+1}, {item[2][1]}), ({item[3][0]+1}, {item[3][1]}), ({item[4][0]+1}, {item[4][1]}), ({item[5][0]+1}, {item[5][1]})\
+    </body></html>'
+    return gr.HTML.update(distribution, visible=True)
+# with gr.Blocks() as demo:
+#     gr.Markdown("## Choose your adventure")
+#     with gr.Tabs():
+#         with gr.TabItem("Topic modeling"):
+#             gr.Markdown("Nothing here yet")
+#         with gr.TabItem("Word frequency"):
+#             inputs =  [gr.Radio(choices = ['TFIDF', 'Whole_text'], label = 'Choose ur method'),
+#                       gr.Textbox(label = 'word 1'),
+#                       gr.Textbox(label = 'word 2'),
+#                       gr.Textbox(label = 'word 3'),
+#                       gr.Textbox(label = 'word 4')]
+#             plot_output = gr.Plot(elem_id = 1)
+#             freq_button = gr.Button("Submit")
+#         with gr.TabItem("Sentiment analysis"):
+#             text_input =  gr.Radio(choices = ['Sentiment distribution', 'Word clouds', 'Time series'], label = 'Choose ur plot')
+#             sent_plot = gr.Plot()
+#             sent_button = gr.Button("Submit")
+#     sent_button.click(display_plot, inputs=text_input, outputs= sent_plot)
+#     freq_button.click(display_freq_plot, inputs=inputs, outputs=plot_output)
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tabs():
         with gr.TabItem("Topic modeling"):
+             gr.Markdown(
+                """
+            ## <div style="text-align: center;">Topic modeling analysis on Twitter</div>
+            """
+            )
+             with gr.Tabs():
+                 with gr.TabItem("July-Semptember 2021"):
+                     with gr.Row():
+                         gr.Image("./wordclouds_Q1 data.png", label="July-September 2021")
+                     tweets_list = ['C\'è uno studio a riguardo condotto proprio sui più giovani che identifica il long covid alla stregua di ogni strascico di malattie infettive polmonari. Il long covid è dannoso come una polmonite in quanto a effetti a lungo termine.  Se lo ritrovo te lo passo, ora sono fuori...',
+                    'Mio cugino Ã¨ guarito dal covid dopo 4 mesi di ospedale,  di cui  piÃ¹ di 2 intubato, grazie alla testardaggine dei medici che hanno fatto di tutto per salvargli la vita a 57 anni. Ora Ã¨ nella fase long covid per recuperare i danni fisici riportati',
+                    'Ãˆ importante parlare di #LongCovid e sensibilizzare tutti, giovani compresi, che non Ã¨ un gioco ma una malattia debilitante/invalidante che puÃ² stravolgere la vita. Io 39 anni e #LongCovid da 18 mesi (con 4 figli piccoli). #countlongcovid',
+                    'Il Long Covid Ã¨ una diretta conseguenza di quelli che nei primi tempi sono stati abbandonati a se stessi giorni e giorni e curati solo quando molto aggravati, in ospedale. Se ti curi tempestivamente non hai nessuna conseguenza.',
+                    'Non sai di cosa parli sono stato un mese attaccato ad un respiratore e sono salvo per miracolo. Ma questo Ã¨ niente in confronto con il #LongCovid che mi porto dietro da mesi e mesi. Siete dei criminali a pensare ch\'Ã¨ meglio curare che prevenire. Dei pazzi da rinchiudere',
+                    'A chi dice ""Il COVID è innocuo per i bambini"".   Oltre ad alcuni decessi 500+ bambini sono morti di COVID negli USA 2020)  c\'è #LongCOVID.  Se ne parla in questo studio:   ""Studio inglese rileva che il COVID a lungo colpisce fino a 1 bambino su 7 mesi dopo l\'infezione']
+                     q1_data_topic_list=['0. Discussion about scientific studies','1. Anxiety about pandemic and the information about it OR Specific people in the context of LC',
+                    '2. Discussion about LC impact in terms of time periods','3. Discussion about LC impact on patient life (impact on life so far or scope for lifelong impact)' ,
+                    '4. Treatment scenario', '5. Impact/Consequences of LC on children']
+                     topic_dist_list=[[(0, 0.03202321), (1, 0.26949906), (2, 0.05191976), (3, 0.24642), (4, 0.33530965), (5, 0.064828366)],
+                    [(0, 0.04221856), (1, 0.0374047), (2, 0.06841562), (3, 0.07528768), (4, 0.3782018), (5, 0.3984716)],
+                    [(0, 0.2181524), (1, 0.13380228), (2, 0.021277282), (3, 0.48123622), (4, 0.01883339), (5, 0.12669843)],
+                    [(0, 0.0145399235), (1, 0.01287178), (2, 0.43158862), (3, 0.24750596), (4, 0.264914), (5, 0.028579665)],
+                    [(0, 0.016303344), (1, 0.014450405), (2, 0.36162496), (3, 0.48426068), (4, 0.023487965), (5, 0.09987263)],
+                    [(0, 0.018612841), (1, 0.016472807), (2, 0.44922927), (3, 0.033633586), (4, 0.026889767), (5, 0.45516175)],
+                    [(0, 0.016305258), (1, 0.014453228), (2, 0.7628153), (3, 0.029092493), (4, 0.14613572), (5, 0.031198042)],
+                    [(0, 0.016303508), (1, 0.014449066), (2, 0.15605325), (3, 0.029179793), (4, 0.023376595), (5, 0.7606378)]]
+                     topics = '<html><body>\
+                        <h3><b>Topics July to Sept, 2021</b></h3>\
+                        <ol type="1">\
+                        <li>1. Discussion about scientific studies</li>\
+                        <li>2. Anxiety about pandemic and the information about it OR Specific people in the context of LC</li>\
+                        <li>3. Discussion about LC impact in terms of time periods</li>\
+                        <li>4. Discussion about LC impact on patient life (impact on life so far or scope for lifelong impact)</li>\
+                        <li>5. Treatment scenario</li>\
+                        <li>6. Impact/Consequences of LC on children</li>\
+                        </ol>\
+                        </body></html>'
+                     Q1_topics = gr.HTML(topics, visible=True)
+                     gr.Markdown(
+                        """
+                    ### Test our topic modeling model : select a tweet and check the topics distribution !
+                    """
+                    )
+                     tweet = gr.Dropdown(tweets_list, label="Example tweets", interactive=True, type="index")
+                     model_output = gr.HTML("", visible=False)
+                     tweet.change(display_output, tweet, model_output)
+                 with gr.TabItem("October 2021-July 2022"):
+                     topic_dist_list_Q2_Q4=[[(0, 0.4377157), (1, 0.05924045), (2, 0.1525337), (3, 0.1941842), (4, 0.075339705), (5, 0.08098622)],
+                    [(0, 0.16064012), (1, 0.063850455), (2, 0.08664099), (3, 0.2870743), (4, 0.081202514), (5, 0.32059166)],
+                    [(0, 0.14904374), (1, 0.059243646), (2, 0.08039133), (3, 0.26638654), (4, 0.07534457), (5, 0.36959016)],
+                    [(0, 0.14897935), (1, 0.059245925), (2, 0.08039324), (3, 0.41068354), (4, 0.14752874), (5, 0.15316921)],
+                    [(0, 0.089826144), (1, 0.069229595), (2, 0.09393969), (3, 0.5643193), (4, 0.08804329), (5, 0.09464199)],
+                    [(0, 0.08284077), (1, 0.29718927), (2, 0.08663448), (3, 0.36485678), (4, 0.08119658), (5, 0.08728213)]]
+                     with gr.Row():
+                            gr.Image("./wordclouds_Q2-Q2 data.png", label="October 2021-July 2022")
+                     Q2_Q4_topics = '<html><body>\
+                            <h3><b>Topics October 2021 to July 2022</b></h3>\
+                            <ol type="1">\
+                            <li>1. Variants</li>\
+                            <li>2. Vaccine side-effects (and general anti-vax/ anti-LC narrative)</li>\
+                            <li>3. Aftermath of LC or vaccine</li>\
+                            <li>4. Impact of LC in terms of time OR Risks/Symptoms of LC</li>\
+                            <li>5.  Anger or anxiety about LC information</li>\
+                            <li>6. Discussion or Information about the science/knowledge surrounding LC</li>\
+                            </ol>\
+                            </body></html>'
+                     Q2_Q4_topics_html = gr.HTML(Q2_Q4_topics, visible=True)
+                     tweet_list_Q2_Q4=["Omicron e Long Covid: palpitazioni e perdita d'udito tra i sintomi - #Omicron #Covid: #palpitazioni ",
+                    'Long Covid e trombosi. La correlazione è spiegata da Giovanni Esposito, Presidente GISE, in un articolo sul sito  https://t.co/8TdI9nhDHY e avvalorata da uno studio svedese pubblicato sul British Medical Journal.  https://t.co/UebaXUtfbz',
+                    'Peccato che il ""long COVID"" che è proprio ciò di cui parla l\'esimio dottore citato determini una alterazione o soppressione del sistema immunitario di cui si sa ancora poco ma che può portare a conseguenze fatali per il paziente.',
+                    'Il Long covid rappresentava un problema solo fino ad aprile 2021, i vaccini hanno molto ridotto l\'impatto e la gravitÃ delle patologie a lungo termine, in pratica si puÃ² dire che il long covid non esiste piÃ¹',
+                    'Sicuro, 100-150 morti al giorno, 6 ondate l anno, rischio long covid, rischio evoluzionario, e via dicendo — finitissimo',
+                    'le cure le fai giorno dopo giorno... ci sono casi di long-covid dopo 6 mesi dall\'infezione. [Vaccino > >Cure] è un dato di fatto',
+                    'A parte il rischio di sviluppare il #longcovid, il pericolo grave di lasciar circolare il virus e di farlo diventare endemico come preconizza il governo e lo sciagurato #speranza non Ã¨ nel decorso del singolo caso ma nell\'aumento proporzionale dell\'insorgere di nuove varianti']
+                     gr.Markdown(
+                        """
+                    ### Test our topic modeling model : select a tweet and check the topics distribution !
+                    """
+                    )
+                     tweet_Q2_Q4 = gr.Dropdown(tweet_list_Q2_Q4, label="Example tweets", interactive=True, type="index")
+                     model_output_Q2_Q4 = gr.HTML("", visible=False)
+                     tweet_Q2_Q4.change(display_output_Q2_Q4, tweet_Q2_Q4, model_output_Q2_Q4)
         with gr.TabItem("Word frequency"):
             inputs =  [gr.Radio(choices = ['TFIDF', 'Whole_text'], label = 'Choose ur method'),
                       gr.Textbox(label = 'word 1'),
                       gr.Textbox(label = 'word 2'),
+                      gr.Textbox(label = 'word 3')]
+            plot_output = gr.Plot()
             freq_button = gr.Button("Submit")
+            freq_button.click(display_freq_plot, inputs=inputs, outputs=plot_output)
+            gr.Examples(
+        examples= [['Stanchezza', "l'età", '#LongCovidKids'], ['nebbia cognitiva', 'mal di testa', 'Dura PROVA']],
+        inputs= [gr.Textbox(),gr.Textbox(),gr.Textbox()],
+        outputs=plot_output,
+        fn=display_freq_plot)
         with gr.TabItem("Sentiment analysis"):
             text_input =  gr.Radio(choices = ['Sentiment distribution', 'Word clouds', 'Time series'], label = 'Choose ur plot')
             sent_plot = gr.Plot()
             sent_button = gr.Button("Submit")
+            sent_button.click(display_plot, inputs=text_input, outputs= sent_plot)
+demo.launch(debug=True, show_error = True);
 demo.launch(debug=True, show_error = True);

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