Aide moi a le terminé merci
Parfait ! Commençons avec la mise en place de votre projet sur Replit. Nous allons suivre ces étapes :
- Créer et configurer le backend avec Node.js pour l'analyse de texte.
- Tester l'API du backend.
- Créer et configurer le frontend avec React Native ou React.js (selon vos préférences).
- Intégrer la reconnaissance vocale et connecter le frontend au backend.
Étape 1 : Créer et Configurer le Backend
-
Créer un nouveau projet Node.js sur Replit :
- Allez sur Replit.
- Cliquez sur "Create" pour créer un nouveau projet.
- Choisissez "Node.js" comme template.
- Nommez votre projet (par exemple, "Text-Analysis-Backend").
-
Installer les dépendances nécessaires :
- Dans la console Replit, installez les dépendances
express
,body-parser
etsentiment
.
- Dans la console Replit, installez les dépendances
npm install express body-parser sentiment
-
Configurer le serveur :
- Remplacez le contenu de
index.js
avec le code suivant :
- Remplacez le contenu de
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const sentiment = require('sentiment');
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
const analyzeText = (text) => {
const sentimentAnalysis = sentiment(text);
let score = sentimentAnalysis.score;
let emotionalState = 'Neutre';
if (score > 0) {
emotionalState = 'Optimiste';
} else if (score < 0) {
emotionalState = 'Pessimiste';
}
return { score, emotionalState };
};
app.post('/analyze', (req, res) => {
const { text } = req.body;
const result = analyzeText(text);
res.json({ analysis: result });
});
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server running on port ${PORT}`);
});
-
Tester le serveur :
- Cliquez sur le bouton "Run" pour démarrer le serveur.
- Replit fournira une URL pour accéder à votre serveur. Notez cette URL.
-
Tester l'API avec un outil comme Postman ou directement depuis Replit :
- Envoyez une requête POST à
http://<your-repl-url>/analyze
avec le JSON suivant dans le corps de la requête :
- Envoyez une requête POST à
{
"text": "Je me sens très bien aujourd'hui !"
}
- Vous devriez recevoir une réponse JSON contenant l'analyse émotionnelle du texte.
Étape 2 : Configurer le Frontend
Pour le frontend, nous allons utiliser React Native avec Expo.
-
Créer un nouveau projet Expo :
- Ouvrez votre terminal local et exécutez les commandes suivantes pour installer Expo CLI si ce n'est pas déjà fait :
npm install -g expo-cli
- Créez un nouveau projet Expo :
expo init TextAnalysisFrontend
cd TextAnalysisFrontend
- Choisissez le template "blank".
-
Configurer le projet React Native pour la reconnaissance vocale :
- Installez la bibliothèque
@react-native-voice/voice
.
- Installez la bibliothèque
expo install @react-native-voice/voice
- Développer le composant de reconnaissance vocale :
- Remplacez le contenu de
App.js
avec le code suivant :
import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { View, Button, Text } from 'react-native';
import Voice from '@react-native-voice/voice';
const App = () => {
const [recognized, setRecognized] = useState('');
const [started, setStarted] = useState('');
const [results, setResults] = useState([]);
useEffect(() => {
Voice.onSpeechStart = onSpeechStart;
Voice.onSpeechRecognized = onSpeechRecognized;
Voice.onSpeechResults = onSpeechResults;
return () => {
Voice.destroy().then(Voice.removeAllListeners);
};
}, []);
const onSpeechStart = (e) => {
setStarted('√');
};
const onSpeechRecognized = (e) => {
setRecognized('√');
};
const onSpeechResults = (e) => {
setResults(e.value);
analyzeText(e.value.join(' '));
};
const startRecognizing = async () => {
try {
await Voice.start('fr-FR'); // Utilisez le code de langue approprié
setRecognized('');
setStarted('');
setResults([]);
} catch (e) {
console.error(e);
}
};
const stopRecognizing = async () => {
try {
await Voice.stop();
} catch (e) {
console.error(e);
}
};
const analyzeText = async (text) => {
try {
const response = await fetch('https://<your-repl-url>/analyze', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text })
});
const data = await response.json();
console.log(data);
// Afficher ou traiter les données reçues ici
} catch (e) {
console.error(e);
}
};
return (
<View>
<Button title="Start Recognizing" onPress={startRecognizing} />
<Button title="Stop Recognizing" onPress={stopRecognizing} />
<Text>Started: {started}</Text>
<Text>Recognized: {recognized}</Text>
<Text>Results: {results.join(', ')}</Text>
</View>
);
};
export default App;
-
Tester le frontend :
- Dans le terminal de votre projet Expo, exécutez la commande :
expo start
- Utilisez l'application Expo Go sur votre appareil mobile pour scanner le QR code affiché et tester l'application.
Suivi et Améliorations
- Suivi des résultats et historique : Implémentez une base de données pour stocker les résultats des analyses et afficher un historique.
- Interface utilisateur améliorée : Développez des écrans supplémentaires pour afficher les résultats d'analyse, des conseils et des ressources.
En suivant ces étapes, vous pourrez configurer et tester votre application d'auto-évaluation émotionnelle utilisant la reconnaissance vocale et l'analyse de texte.