setiment analysis python

플라스크에서 ML을 사용한 감정 분석

팀 이름 : 다크 코더

팀원

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

설명

• 기술은 지속적으로 업데이트되고 있기 때문에 소셜 미디어는 이러한 업데이트가 많은 잠재 고객에게 도달 할 수있는 플랫폼 역할을합니다.
• 그러나이 기술이 솔루션을 만들기 때문에 새로운 문제를 계속 만들기 때문에 게시물에 의견이 공개되면 댓글의 감정을 때때로 읽음으로써 판단 할 수 없습니다!
• 따라서 우리는 사용자가 주석을 복사하고 붙여 넣어야하는 양식 웹 앱에서 솔루션을 만들었으며 앱은 주석을 분석 할 수 있습니다.

모래밭

• Github Repo 링크 : 저장소 링크
• 비디오 데모 링크 : 데모 링크

기술 스택

프로젝트에서 배우고 사용한 도구와 기술.

1. 파이썬 플라스크
2. nltk
3. HTML, CSS, JS

프로젝트 설정

• 이 프로젝트의 경우 최신 버전의 Pycharm을 설치해야합니다.

• 그렇게하는 단계는 다음과 같습니다.

  pycharm -> python을 사용하여 pycharm을 구성합니다 -> 상단의 설치 버튼을 클릭하여 모든 종속성을 다운로드합니다 -> 실행을 클릭하십시오.

용법

• 사용자는 자신의 게시물의 주석을 복사해야합니다.
• 사용자는 당사 웹 사이트를 방문하여 댓글을 상자에 붙여 넣어야합니다.
• 제출 사용자를 클릭하면 화면에 분석 보고서가 표시됩니다.

미래의 범위

• 사용자의 소셜 미디어 계정에 직접 연결하고 각 게시물에서 댓글을 가져와 주석을 표시합니다.

스크린 샷

홈페이지	긍정적 인 의견	부정적인 의견	중립적 인 의견