Social Metrics AI – Analyse de sentiments en temps réel

À propos du projet

Social Metrics AI est un outil d’analyse de sentiments de tweets que j’ai développé de bout en bout en Python avec Flask pour l’API, scikit-learn pour le modèle de machine learning, et MySQL (via Docker) pour le stockage des données.Le projet permet d’analyser l’opinion publique sur un mot-clé ou un sujet donné en temps réel, en récupérant les tweets et en déterminant automatiquement s’ils sont positifs, négatifs ou neutres grâce à un modèle de régression logistique entraîné sur des données annotées.L’outil propose une interface simple pour saisir un mot-clé, consulter les résultats agrégés, et visualiser les tendances. Le modèle peut être réentraîné automatiquement à partir des données les plus récentes.

Technologies utilisées

Fonctionnalités clés

• Analyse de sentiments : Classement automatique des tweets en positifs, négatifs ou neutres.
• API Flask : Interface backend propre, avec endpoints pour recherche, prédiction, réentraînement.
• Base de données MySQL Dockerisée : Stockage structuré des tweets analysés.
• Réentraînement automatique du modèle : Mise à jour du modèle ML avec les nouvelles données.
• Interface de recherche : Saisie d’un mot-clé avec affichage des résultats et visualisation agrégée

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