setiment analysis python

تحليل المشاعر باستخدام ML في قارورة

اسم الفريق: المبرمجون الداكن

أعضاء الفريق

• Vijay Prajapati - [email protected]
• om jadhav - [email protected]
• Hasnain Sayyed - [email protected]

وصف

• نظرًا لأن التكنولوجيا يتم تحديثها باستمرار ، فإن وسائل التواصل الاجتماعي بمثابة منصة لهذه التحديثات للوصول إلى جمهور كبير.
• ولكن نظرًا لأن التكنولوجيا تقدم الحلول ، فإنها تستمر أيضًا في إنشاء مشكلة جديدة ، لذا إذا تم إصدار تعليق في منشور ، لا يمكننا الحكم على مشاعر التعليقات من خلال قراءتها في بعض الأحيان!
• لذلك قمنا بإنشاء حل في تطبيق الويب النموذج حيث يتعين على المستخدم فقط نسخ التعليق ولصقه وسيعطي التطبيق تحليلًا للتعليق.

الروابط

• رابط جيثب ريبو: رابط إلى المستودع
• رابط العرض التوضيحي للفيديو: رابط إلى العرض التوضيحي

كومة التكنولوجيا

الأدوات والتقنيات التي تعلمتها واستخدمتها في المشروع.

1. قارورة بيثون
2. NLTK
3. HTML ، CSS ، JS

إعداد المشروع

• لهذا المشروع ، سيتعين عليك تثبيت أحدث إصدار من Pycharm.

• خطوات القيام بذلك هي:

  افتح Pycharm -> تكوين pycharm مع Python -> انقر فوق زر تثبيت في الجزء العلوي لتنزيل جميع الاعتماد -> انقر فوق تشغيل.

الاستخدام

• يجب على المستخدم نسخ تعليق منشوره.
• يجب على المستخدم زيارة موقعنا على الويب ولصق التعليق في المربع.
• بعد النقر على إرسال المستخدم ، سيتم عرض تقرير للتحليل على الشاشة.

النطاق المستقبلي

• الاتصال بحسابات وسائل التواصل الاجتماعي للمستخدم مباشرة وعرض تحليل التعليقات من خلال جلبه من المشاركات المعنية.

لقطات الشاشة

الصفحة الرئيسية	تعليق إيجابي	تعليق سلبي	تعليق محايد