textinsight

TextInsight

TextInsight es una biblioteca Python para análisis de texto que combina análisis de sentimientos, generación de temas y corrección de texto utilizando modelos NLP de última generación.

Características

• Análisis de Sentimientos: Analiza emociones en textos usando modelos BERT multilingües
• Generación de Temas: Extrae y categoriza temas principales usando GPT-3.5
• Corrección de Texto: Corrección inteligente con niveles personalizables de sensibilidad

Instalación

pip install textinsight

Inicio Rápido

from textinsight import TextInsight

# Inicializar con API key
insight = TextInsight(api_key="tu-openai-api-key")
# O usando archivo de entorno
insight = TextInsight(api_key_file=".env")

# Ejemplo de análisis
textos = [
    "Este producto es excelente!",
    "El servicio necesita mejorar"
]

resultados = insight.analizar(textos, {
    'sentimientos': True,
    'temas': True,
    'correccion': True
})

Opciones de Configuración

Configuración de API Key

Puedes proporcionar la API key de OpenAI de tres formas:

• Inicialización directa:

insight = TextInsight(api_key="sk-...")

• Archivo de entorno:

insight = TextInsight(api_key_file="ruta/al/.env")

• Variable de entorno:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Opciones de Análisis

opciones = {
    # Activar/desactivar análisis específicos
    'sentimientos': True,
    'temas': True,
    'correccion': True,
    
    # Configuración de generación de temas
    'num_temas': 3,  # Número de temas a generar
    
    # Sensibilidad de corrección
    'sensibilidad': "Moderado",  # Opciones: "Ninguna", "Leve", "Moderado", "Exhaustivo"
    
    # Contexto para análisis
    'contexto': {
        'proyecto_nombre': "Nombre del Proyecto",
        'proyecto_descripcion': "Descripción del Proyecto",
        'palabras_clave': ["palabras", "clave"],
        'notas_adicionales': "Notas adicionales"
    }
}

Resultados de Análisis

Análisis de Sentimientos

resultado = insight.analizar(textos, {'sentimientos': True})
sentimientos = resultado['sentimientos']

print(sentimientos.dataframe)  # Resultados de sentimientos por texto
print(sentimientos.metricas)   # Métricas de distribución

Generación de Temas

resultado = insight.analizar(textos, {
    'temas': True,
    'num_temas': 3
})
temas = resultado['temas']

print(temas.dataframe)         # Asignación de temas
print(temas.temas_frecuencia)  # Frecuencia de temas

Corrección de Texto

resultado = insight.analizar(textos, {
    'correccion': True,
    'sensibilidad': 'Moderado'
})
correcciones = resultado['correccion']

print(correcciones.dataframe)  # Textos originales y corregidos
print(correcciones.metricas)   # Métricas de corrección

Niveles de Sensibilidad de Corrección

• Ninguna: Sin correcciones
• Leve: Solo errores ortográficos evidentes
• Moderado: Ortografía, gramática y puntuación estándar
• Exhaustivo: Corrección integral incluyendo mejoras de estilo

Requisitos

• Python ≥ 3.8
• Dependencias:
  • pandas ≥ 1.3.0
  • transformers ≥ 4.0.0
  • python-dotenv ≥ 0.19.0
  • openai = 0.28
  • python-Levenshtein ≥ 0.12.0

Licencia

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