Metadata-Version: 2.1
Name: banrep
Version: 2.0.0
Summary: Analítica de Texto en el Banco de la República
Home-page: https://github.com/munozbravo/banrep
Author: Germán Muñoz
Author-email: gamunozbravo@gmail.com
License: UNKNOWN
Description: # BanRep: Analítica de Texto
        
        [banrep][pypi_banrep] es una librería en Python para analizar conjuntos de documentos textuales.
        
        [pypi_banrep]: https://pypi.org/project/banrep/
        
        ----
        
        ## 📖Cómo usar
        
        Visite la [documentación][web_docs] para información detallada de uso.
        
        [web_docs]: https://munozbravo.github.io/banrep/
        
        | Guía                       |                                  |
        |----------------------------|----------------------------------|
        | [Introducción][intro]      | Motivación de la librería        |
        | [Instalación][instalacion] | Cómo instalar en su equipo       |
        | [Extracción][extraccion]     | Cómo usar para extracción de documentos    |
        | [Tópicos][topicos]  | Cómo usar para Análisis de Tópicos       |
        
        [intro]: https://munozbravo.github.io/banrep/intro/
        [instalacion]: https://munozbravo.github.io/banrep/instalacion/
        [extraccion]: https://munozbravo.github.io/banrep/uso_extraccion/
        [topicos]: https://munozbravo.github.io/banrep/uso_topicos/
        
        ----
        
        ## Instalación
        
        Se requiere tener instalado [Python 3.7][web_python].
        
        Si es la primera vez que va a instalar este lenguaje de programación, se recomienda instalarlo usando [Anaconda3][web_anaconda] o [Miniconda3][web_conda]. Siga las instrucciones de instalación para su sistema.
        
        [web_python]: https://www.python.org/downloads/
        [web_anaconda]: https://www.anaconda.com/distribution/
        [web_conda]: https://conda.io/miniconda.html
        
        Se recomienda instalar en un entorno virtual para no interferir con otras instalaciones de python.
        
        Tanto Anaconda como Miniconda instalan un programa llamado `conda`, para crear y activar un entorno virtual que instale `pip`.
        
        Desde la *línea de comandos* ([Terminal][terminal] en macOS, [Anaconda Prompt][anacondocs] en windows):
        
        [terminal]: https://support.apple.com/guide/terminal/welcome/mac
        [anacondocs]: https://docs.anaconda.com/anaconda/install/verify-install/
        
        ```bash
        # crear un entorno...
        ~$ conda create --name entorno python=3.7 pip jupyterlab
        ```
        
        ```bash
        # confirmar que quiere descargar lo solicitado...
        Proceed ([y]/n)? y
        ```
        
        ```bash
        # activar el entorno creado...
        ~$ conda activate entorno
        ```
        
        ### pip
        
        Una vez activado el entorno, instalar usando `pip`. Esto instalará automáticamente las librerías que [banrep][pypi_banrep] requiere.
        
        ```bash
        ~$ pip install banrep
        ```
        
        ### Modelo de Lenguaje Natural
        
        Se requiere un modelo pre-entrenado de [Spacy][spacy_models], que depende del idioma del texto que se quiera procesar.
        
        [spacy_models]: https://spacy.io/models
        
        Existen diversas formas de instalar, la más fácil es usando `download`.
        
        ```bash
        ~$ python -m spacy download es_core_news_md
        ```
        
        Cuando se piensa usar el mismo modelo para diferentes proyectos, una alternativa es hacer una [instalación manual][spacy_manual]: descargar el [archivo del modelo][spacy_esmd], guardarlo en el directorio deseado, y crear un [vínculo simbólico][spacy_link] a dicho modelo.
        
        [spacy_manual]: https://spacy.io/usage/models#download-manual
        [spacy_esmd]: https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/es_core_news_md-2.1.0/es_core_news_md-2.1.0.tar.gz
        [spacy_link]: https://spacy.io/usage/models#usage-link
        
        ### Verificar instalación
        Puede verificar si [banrep][pypi_banrep] instaló correctamente usando `python` o `jupyter lab` desde la línea de comandos:
        
        ```bash
        ~$ python
        >>> from banrep.corpus import MiCorpus
        >>>
        ```
        
        Si no aparece ningún error quiere decir que la instalación fue exitosa.
        
        ----
        
        ### TODO: sentimiento
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Natural Language :: Spanish
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Requires-Python: ~=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
