setiment analysis python

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยใช้ ML ใน Flask

ชื่อทีม: Dark Coders

สมาชิกในทีม

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

คำอธิบาย

• เนื่องจากเทคโนโลยีได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องโซเชียลมีเดียจึงทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการอัปเดตเหล่านี้เพื่อเข้าถึงผู้ชมจำนวนมาก
• แต่ในขณะที่เทคโนโลยีทำให้การแก้ปัญหามันยังคงสร้างปัญหาใหม่ดังนั้นหากมีการแสดงความคิดเห็นในโพสต์เราไม่สามารถตัดสินความรู้สึกของความคิดเห็นได้โดยเพียงแค่อ่านมันบางครั้ง!
• ดังนั้นเราจึงได้สร้างโซลูชันในฟอร์มเว็บแอปที่ผู้ใช้เพียงแค่ต้องคัดลอกและวางความคิดเห็นและแอพจะให้การวิเคราะห์ความคิดเห็น

ลิงค์

• ลิงค์ repo gitHub: ลิงก์ไปยังที่เก็บข้อมูล
• ลิงค์การสาธิตวิดีโอ: ลิงก์ไปยังการสาธิต

สแต็คเทคโนโลยี

เครื่องมือและเทคโนโลยีที่คุณเรียนรู้และใช้ในโครงการ

1. ขวดหลาม
2. nltk
3. HTML, CSS, JS

การตั้งค่าโครงการ

• สำหรับโครงการนี้คุณจะต้องติดตั้ง Pycharm เวอร์ชันล่าสุด

• ขั้นตอนในการทำเช่นนั้นคือ:

  เปิด Pycharm -> กำหนดค่า Pycharm ด้วย Python -> คลิกที่ปุ่มติดตั้งที่ด้านบนเพื่อดาวน์โหลดการพึ่งพาทั้งหมด -> คลิกที่ Run

การใช้งาน

• ผู้ใช้ต้องคัดลอกความคิดเห็นของโพสต์ของเขา/เธอ
• ผู้ใช้ควรเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราและวางความคิดเห็นในกล่อง
• หลังจากคลิกที่ส่งผู้ใช้จะแสดงรายงานการวิเคราะห์บนหน้าจอ

ขอบเขตในอนาคต

• การเชื่อมต่อกับบัญชีโซเชียลมีเดียของผู้ใช้โดยตรงและแสดงการวิเคราะห์ความคิดเห็นโดยดึงข้อมูลจากโพสต์ที่เกี่ยวข้อง

ภาพหน้าจอ

โฮมเพจ	ความคิดเห็นเชิงบวก	ความคิดเห็นเชิงลบ	ความคิดเห็นที่เป็นกลาง