Analyse des Commentaires en Ligne et Classification Sentimentale

Ce projet vise à effectuer le scraping des commentaires d'articles en ligne, à analyser leur sentiment basé sur les votes, et à entraîner un modèle de machine learning pour prédire le sentiment de nouveaux commentaires. Voici les étapes principales de ce projet :

1. Collecte de Données

• Utilisation de requests et BeautifulSoup pour scraper les commentaires et les votes depuis une URL spécifique.
• Extraction des commentaires textuels et de leurs votes positifs.
• Stockage des données dans un DataFrame Pandas pour les étapes suivantes.

2. Prétraitement des Données

• Nettoyage des textes pour supprimer la ponctuation et les mots inutiles.
• Tokenisation et préparation des données textuelles avec des outils comme NLTK.
• Création d'une colonne pour stocker les textes prétraités.

3. Exploration des Données

• Analyse et visualisation des données pour identifier les tendances sentimentales basées sur les votes.
• Catégorisation des commentaires en trois sentiments : négatif, neutre, positif.
• Génération de graphiques pour visualiser la fréquence des sentiments et les mots les plus fréquents par sentiment.

4. Entraînement du Modèle

• Utilisation de TfidfVectorizer pour transformer les données textuelles en représentations vectorielles.
• Entraînement d'un modèle Naive Bayes pour la classification sentimentale.
• Création d'une méthode pour extraire les mots les plus fréquents selon les sentiments et filtrer les commentaires en conséquence.

5. Évaluation du Modèle

• Calcul de la précision et évaluation de la performance à l'aide de métriques telles que le rapport de classification.
• Validation sur l'ensemble de données initial pour mesurer l'efficacité du modèle.

6. Application du Modèle

• Prétraitement et vectorisation de nouveaux commentaires.
• Prédiction des sentiments pour ces commentaires à l'aide du modèle entraîné.
• Présentation des résultats sous forme lisible.

Technologies Utilisées

• Langages : Python
• Bibliothèques :
  • Web scraping : requests, BeautifulSoup
  • Prétraitement : NLTK, string
  • Manipulation de données : Pandas
  • Visualisation : Matplotlib, Seaborn
  • Machine Learning : Scikit-learn

Instructions

1. Installation des dépendances :
   • Installez les bibliothèques nécessaires en exécutant :

     pip install requests beautifulsoup4 nltk pandas matplotlib seaborn scikit-learn

2. Exécution :
   • Configurez l'URL de l'article dans le script.
   • Lancez le script pour effectuer le scraping, analyser les données, entraîner le modèle, et prédire les sentiments de nouveaux commentaires.
3. Personnalisation :
   • Remplacez l'URL cible pour analyser d'autres articles.
   • Ajustez les paramètres de prétraitement ou d'entraînement selon vos besoins.

Résultats Attendues

• Rapport détaillé sur la répartition des sentiments et les mots-clés dominants.
• Modèle de classification capable de prédire le sentiment de nouveaux commentaires.
• Visualisations claires des tendances sentimentales dans les données collectées.

Contact

Pour toute question ou suggestion, veuillez me contacter à nchabaa3@gmail.com.

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Note : Ce projet est conçu pour une application en langue arabe, mais il peut être adapté pour d'autres langues avec des modifications mineures dans le prétraitement.