Este proyecto utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar el sentimiento en tweets. El objetivo es clasificar los tweets en positivos y negativos.
Se utilizaron técnicas de preprocesamiento de texto, como tokenización, eliminación de stopwords y stemming, para preparar los tweets para el análisis. Luego se utilizó el algoritmo de clasificación Naive Bayes para clasificar los tweets en positivos, negativos o neutros. Dentro de src hay una carpeta que contiene el link para la presentación.
- Python 3.7 o superior
- Bibliotecas de Python: pandas, numpy, sklearn, nltk
- Clonar el repositorio en tu máquina local.
- Instalar las bibliotecas de Python requeridas.
- Descargar el dataset de tweets desde aquí.
- Descomprimir el archivo descargado y ubicarlo en la carpeta data dentro del repositorio.
- Abrir un terminal en la carpeta raíz del repositorio y ejecutar el archivo main.py.
- El programa analizará los tweets y mostrará los resultados en la consola.
Es un modelo prentrenado que podeis descargar con un pickle
Este proyecto fue creado por Miguel De Frutos.