Ce projet vise à développer un modèle de classification de sentiments à partir de tweets en utilisant des techniques de transfert learning avec des embeddings de mots pré-entraînés.
L'objectif principal de ce projet est de créer un modèle capable de prédire le sentiment associé à un tweet donné, en le classant dans l'une des catégories suivantes : positif, neutre ou négatif. Le modèle sera développé en utilisant des embeddings de mots pré-entraînés, obtenus à partir de Google News Word2Vec, pour améliorer les performances de classification.
Ce projet nécessite les dépendances suivantes :
numpytensorflowpandasemojinltkunidecodegensimkeras
Pour installer ces dépendances, vous pouvez utiliser le fichier requirements.txt :
pip install -r requirements.txt
Une fois le modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour prédire le sentiment d'un tweet en utilisant le script predict_sentiment.py.