setiment analysis python setiment analysis python

Скачать

Анализ настроений с использованием ML в колбе

Поскольку технологии постоянно обновляются, социальные сети служат платформой для этих обновлений, чтобы охватить большую аудиторию.
Но поскольку технология делает решения, она также продолжает создавать новую проблему, поэтому, если комментарий выпускается в посте, мы не можем судить о сентиментах комментариев, просто читая его иногда!
Таким образом, мы создали решение в веб -приложении Form, где пользователь просто должен скопировать и вставить комментарий, и приложение даст анализ комментария.

Инструменты и технологии, которые вы узнали и использовали в проекте.

Для этого проекта вам придется установить последнюю версию Pycharm.
Шаги, которые нужно сделать:
Откройте Pycharm -> Настройте Pycharm с помощью Python -> Нажмите кнопку «Установка» вверху, чтобы загрузить все зависимость -> Нажмите на запуск.

Пользователь должен скопировать комментарий его/ее поста.
Пользователь должен посетить наш веб -сайт и вставить комментарий в коробку.
После нажатия на отправку пользователь будет отображен отчет об анализе на экране.

Подключение к учетным записям пользователей в социальных сетях напрямую и отображает анализ комментариев, получая их из соответствующих сообщений.


Домашняя страница	Положительный комментарий	Негативное комментарий	Нейтральный комментарий