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Analyse du sentiment utilisant ML dans Flask

Parce que la technologie est constamment mise à jour, les médias sociaux servent de plate-forme pour ces mises à jour pour atteindre un large public.
Mais comme la technologie fabrique des solutions, elle continue également à créer un nouveau problème, donc si un commentaire est publié sur un post, nous ne pouvons pas juger les sentiments des commentaires en le lisant parfois!
Nous avons donc créé une solution dans l'application Web de formulaire où l'utilisateur doit simplement copier et coller le commentaire et l'application donnerait une analyse du commentaire.

Outils et technologies que vous avez appris et utilisés dans le projet.

Pour ce projet, vous devrez installer la dernière version de PyCharm.
Les étapes pour le faire sont:
Ouvrez PyCharm -> Configurez le PyCharm avec Python -> Cliquez sur le bouton Installer en haut pour télécharger toute dépendance -> Cliquez sur Exécuter.

L'utilisateur doit copier le commentaire de son poste.
L'utilisateur doit visiter notre site Web et coller le commentaire dans la boîte.
Après avoir cliqué sur Soumettre que l'utilisateur s'afficherait un rapport d'analyse à l'écran.

Se connecter directement aux comptes de médias sociaux de l'utilisateur et afficher l'analyse des commentaires en le récupérant à partir des publications respectives.