# EmotiSense

**EmotiSense** es una aplicación de análisis de sentimientos que utiliza procesamiento de lenguaje natural para identificar si un texto es positivo, negativo o neutro. La interfaz gráfica de usuario (GUI) está desarrollada con **Tkinter** y utiliza **TextBlob** para el análisis de sentimientos. El diseño sigue el patrón de arquitectura MVC (Modelo-Vista-Controlador) para una estructura limpia y modular.

## Requisitos

- Python 3.x
- TextBlob
- Tkinter (generalmente incluido con la instalación de Python)

## Instalación

1. Clona el repositorio o descarga el código fuente.
   
   ```bash
   git clone https://github.com/tu-usuario/emotisense.git

2. Instala las dependencias necesarias:

   pip install textblob

3. Si no tienes instalado el módulo Tkinter, generalmente se incluye con Python, pero si necesitas instalarlo por separado, puedes hacerlo según tu sistema operativo.

   • Windows: Tkinter está preinstalado con Python.
   • Linux: Usa el siguiente comando para instalar Tkinter:

     sudo apt-get install python3-tk

Estructura del Proyecto

El proyecto sigue una estructura simple de tres archivos:

/EmotiSense
│
├── model.py            # Contiene la clase `AnalizadorSentimiento` que maneja el análisis de sentimientos.
├── view.py             # Contiene la clase `VistaAnalizador` que define la interfaz gráfica de usuario.
├── controller.py       # Contiene la clase `Controlador` que conecta el modelo y la vista.
└── README.md           # Este archivo.

Descripción de Archivos

• model.py: Define el modelo de análisis de sentimientos. La clase AnalizadorSentimiento se encarga de recibir un texto y clasificar su sentimiento como Positivo, Negativo o Neutro usando la librería TextBlob.

• view.py: Contiene la clase VistaAnalizador, que se encarga de crear la interfaz gráfica de usuario (GUI) usando Tkinter. Permite al usuario ingresar un texto y visualizar el resultado del análisis.

• controller.py: La clase Controlador maneja la interacción entre el modelo y la vista. Se encarga de pasar el texto del usuario desde la vista al modelo y luego mostrar el resultado en la vista.

Uso

1. Ejecuta el archivo controller.py para iniciar la aplicación.

   python controller.py

2. Aparecerá una ventana donde podrás ingresar un texto para analizar. Haz clic en el botón "Analizar Sentimiento" para obtener el resultado. La aplicación devolverá uno de los siguientes resultados:

   • Positivo: Si el análisis de sentimiento tiene una polaridad mayor que 0.
   • Negativo: Si la polaridad es menor que 0.
   • Neutro: Si la polaridad es igual a 0.

Contribuciones

Si deseas contribuir al proyecto, sigue estos pasos:

1. Haz un fork del repositorio.
2. Crea una nueva rama (git checkout -b feature/mi-nueva-funcionalidad).
3. Realiza tus cambios y haz commit (git commit -am 'Añadir nueva funcionalidad').
4. Empuja los cambios (git push origin feature/mi-nueva-funcionalidad).
5. Abre un pull request.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Autor

Desarrollado por epimient.

Solo tienes que copiar y pegar este contenido en un archivo `README.md` dentro de tu proyecto.