|
|
| import streamlit as st |
| import joblib |
| import re |
| from nltk.corpus import stopwords |
| import nltk |
|
|
| nltk.download("stopwords") |
|
|
| st.set_page_config( |
| page_title="Disaster Tweet Classification", |
| page_icon="🚨", |
| layout="centered" |
| ) |
|
|
| stop_words = set(stopwords.words("english")) |
|
|
| def temizle(text): |
| text = text.lower() |
| text = re.sub(r"http\S+", " ", text) |
| text = re.sub(r"www\S+", " ", text) |
| text = re.sub(r"@\w+", " ", text) |
| text = re.sub(r"&", " ", text) |
| text = re.sub(r"rt", " ", text) |
| text = re.sub(r"[^a-z\s]", " ", text) |
|
|
| kelimeler = [ |
| kelime for kelime in text.split() |
| if kelime not in stop_words |
| ] |
|
|
| return " ".join(kelimeler) |
|
|
| model = joblib.load("src/disaster_tweet_model.pkl") |
| tfidf = joblib.load("src/tfidf_vectorizer.pkl") |
|
|
| st.title("🚨 Afet Tweet Sınıflandırma Uygulaması") |
|
|
| st.write( |
| "Bu uygulama, girilen bir tweet metninin gerçek bir afet olayıyla ilgili olup olmadığını tahmin eder." |
| ) |
|
|
| tweet = st.text_area( |
| "Tweet metnini giriniz:", |
| placeholder="Örnek: Forest fire near La Ronge Sask. Canada" |
| ) |
|
|
| if st.button("Tahmin Et"): |
| if tweet.strip() == "": |
| st.warning("Lütfen bir tweet metni giriniz.") |
| else: |
| clean_tweet = temizle(tweet) |
| tweet_tfidf = tfidf.transform([clean_tweet]) |
| prediction = model.predict(tweet_tfidf)[0] |
|
|
| if prediction == 1: |
| st.error("Sonuç: Bu tweet gerçek bir afetle ilgili olabilir.") |
| else: |
| st.success("Sonuç: Bu tweet gerçek bir afetle ilgili görünmüyor.") |
|
|
| st.write("Temizlenmiş metin:") |
| st.info(clean_tweet) |
