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ChatApp
技术和软件
技术栈
PocketMedi使用的技术如下：
前端:
- Flutter (Dart)
- 移动应用
后端:
-
PRAW
-
Twitter 数据集
- 我们使用这两种数据抓取方式创建了一个包含PTSD和非PTSD数据的完整数据集。如果我们将此项目继续下去，我们的目标将是获得更高质量的数据集（即PTSD患者与精神科医生之间的实际对话）。
-
HuggingFace Transformers 模型和分词器
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Tensorflow 用于机器学习（Python）
- 这些是训练此项目所用ML模型的主要2个组件（以及数据）。
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Django 用于REST API（Python）
- 将使用Twitter数据训练的HuggingFace Transformer转换为能够输出JSON数据，以便与lex bot一起使用，分析和提供有关患者PTSD水平的数据。这将用于通过仪表板诊断PTSD。
-
Amazon Lex
- 与用户进行自主文本消息，稍后会将数据存储在S3存储桶中，供Django REST API稍后分析。
托管:
- AWS EC2
- AWS S3
- Vultr
- 这是Django REST API的托管地点
- Vercel
- Firebase
软件
用于构建和测试PocketMedi的软件是：
文本编辑器
- Vscode (live share 用于协作)
- Neovim (用于快速编辑)
API 测试
- Insomnia
- Hoppscotch
许可证
SPDX 标识符：AGPL-3.0-or-later
