SannketNikam/Emotion-Detection-in-Text

🎉 Phát hiện cảm xúc trong văn bản bằng AI

Công cụ NLP đơn giản nhưng hiệu quả để phân tích cảm xúc từ văn bản.

Dự án Emotion-Detection-in-Text của SannketNikam tập trung vào việc sử dụng Natural Language Processing để nhận diện cảm xúc trong các đoạn văn bản. Với dữ liệu được ghi chú từ Twitter, mô hình có thể dự đoán các cảm xúc như anger, joy, sadness, và các loại khác. Đây là một ứng dụng thực tế cho sentiment analysis và monitoring mạng xã hội.

✨ Điểm nổi bật

• Phát hiện cảm xúc bằng NLP: Sử dụng các kỹ thuật NLP để phân tích văn bản và xác định cảm xúc.
• Dữ liệu training phong phú: Dataset gồm 34795 dòng với 8 cảm xúc khác nhau: anger, disgust, fear, joy, neutral, sadness, shame, surprise.
• Mô hình Logistic Regression và MultinomialNB: Đạt độ chính xác 62% trên dữ liệu test.
• Xử lý tiền xử lý văn bản: Loại bỏ stop words, dấu câu, user handles, và chuyển tất cả về chữ thường.
• Triển khai dễ dàng: Chạy qua Streamlit với lệnh streamlit run app.py, tự động mở trong trình duyệt.
• Ứng dụng thực tế: Phù hợp cho sentiment analysis, phân tích phản khách hàng, và giám sát mạng xã hội.

💡 Vì sao值得关注

Dự án này nổi bật nhờ sự đơn giản trong việc sử dụng các mô hình machine learning cơ bản như Logistic Regression, cùng với quy trình tiền xử lý rõ ràng, giúp người dùng dễ dàng triển khai và áp dụng. Khả năng tích hợp với Streamlit làm cho nó trở thành công cụ hữu ích cho các nhà phát triển muốn nhanh chóng xây dựng demo phân tích cảm xúc. Đây là lựa chọn tốt cho những ai đang tìm kiếm một dự án NLP thực tế và dễ tiếp cận.

---

#NLP #EmotionDetection #MachineLearning #LogisticRegression #TiniX