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Este es un previo de un sistema Evaluador de ensayos automatico, donde se aplican distintas tareas de procesamiento del lenguaje natural PLN

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Eduardishion/EvaluacionAutomaticaDeEnsayos

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##Este es un proyecto el cual se basa en la competencia: https://www.kaggle.com/c/asap-aes de la pagina https://www.kaggle.com/

No participe pero contemple las tareas esenciales, precargar los datos, preprocesarlos, entrenar los modelos de aprendiaje y usar la metrica kappa para evaluacion del mmodelo.

System Short Answer Scoring evaluación de escritura automática

Se uso un sistema operativo windows 7 en vercion de 32 bits vercion de python 2.7

para ver paquetes instalados con pip usar $> pip freeze

Podemos volcar ese contenido en un archivo de requisitos: pip freeze > requirements Y usar ese archivo para instalar las dependencias necesarias de nuestro proyecto en cualquier ordenador o servidor: pip install -r requirements

Para hacer funcionar la herramienta se uso los siguientes paquetes de python

el archivo requirements contiene lo neceario para poder correr el sistema con el comando

pip install -r requirements

sirve para instalar las librerias necesarias automaticamente

donde encontrar los paquetes para instarlos localmente en la siguiente pagina http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

paquetes nesesarios beautifulsoup4==4.5.3 pandas==0.19.2 numpy==1.12.0+mkl scipy==0.18.1 scikit-learn==0.18.1 nltk==3.2.2

comandos para instalar paquetes de desde consola usando pip como instalador de paquetes

pip install numpy pip install scipy este comando solo funcional para sistemas linuz y unix en windows recomensado usar la instalacion del paquete localmente pip install pandas pip install scikit-learn pip install beautifulsoup4 pip install nltk despues de instalar nlkt import nltk e instalar nltk.download() desde consola descargar stopwords descargar wordNet descargar punkt o desde el comando

nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('punkt')

pip install matplotlib pip install networks pip install statsmodels

del paquete nltk cuando ya este instalado descargar el corpus de stopwords que es necesario para correr el sistema

estos paquetes debe estar previamente instalado pip para instalarlo en el pront usar este comando pagina de referencia https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py https://packaging.python.org/installing/

$>python get-pip.py este archivo esta en la la carpeta "libreriasInstalablesSinInternet" si no funciona usar get-pip2.py que esta en la misma carpetta

donde poder encontrar los paquetes para instalar localmente sin internet se encuentran en la carpeta "libreriasInstalablesSinInternet" del proyecto

paquetes por default

appdirs==1.4.0 bzr==2.6b1 lxml==3.7.3 packaging==16.8 pyparsing==2.1.10 python-dateutil==2.6.0 pytz==2016.10 six==1.10.0 virtualenv==15.1.0

Estructura de los paquetes de la herramienta sASS/ Paquete superior init.py Inicializa el paquete clasificacion/ Subpaquete para init.py wavread.py ... dataSets/ Subpaquete para guardar los dataSets init.py ... modeloDeAprensisaje/ Subpaquete para que genera el modelo de aprendisaje supervisado init.py ... persistenciaDeModelo/ Subpaquete para guardar el modelo init.py ... preProsesamiento/ Subpaquete para librerias de preprocesamiento del lenguaje natural init.py ... principal/ Subpaquete que contiene el programa principal en cual se usa para ejecutar el programa init.py principal.py ... vectorizacionDocumentos/ Subpaquete para la vectorizacion de los textos init.py ...

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