Fabricenonguierma63/Analyse-de-sentiments-sur-L-UVBF

Ce projet analyse les sentiments des publications sur l'Université Virtuelle du Burkina Faso (UVBF) à partir des données des réseaux sociaux (Twitter/X, Facebook, Instagram, TikTok). Il utilise des techniques de machine learning pour classifier les sentiments en positif, neutre ou négatif, conformément au cahier des charges académique. # Projet d'Analyse de Sentiment UVBF ## Description Ce projet analyse les sentiments des publications sur l'Université Virtuelle du Burkina Faso (UVBF) à partir des données des réseaux sociaux (Twitter/X, Facebook, Instagram, TikTok). Il utilise des techniques de machine learning pour classifier les sentiments en positif, neutre ou négatif, conformément au cahier des charges académique. ## Objectifs du Projet - **Objectif principal** : Mesurer les sentiments des discussions autour de l'UVBF sur les réseaux sociaux - **Livrable requis** : Modèle de classification donnant les taux de commentaires positifs et négatifs sur l'UVBF - **Techniques utilisées** : TF-IDF, Naive Bayes, Logistic Regression, SVM - **Données minimum** : 500 publications relatives à l'UVBF - **Délai** : 10 octobre 2025 à 23h59 ## Structure du Projet ``` Projet_UVBF_Sentiment/ ├── README.md # Documentation du projet ├── requirements.txt # Dépendances Python ├── config.py # Configuration centralisée ├── .vscode/ # Configuration IDE │ └── settings.json # Paramètres VS Code ├── data/ # Données du projet │ ├── raw/ # Données brutes collectées │ │ ├── tweets.csv # Tweets collectés │ │ ├── facebook_posts.csv # Posts Facebook │ │ └── combined_data.csv # Données combinées de tous les réseaux │ ├── processed/ # Données prétraitées │ │ ├── cleaned_data.csv # Textes nettoyés │ │ └── vectorized_data.pkl # Matrice TF-IDF │ └── labeled/ # Données avec labels │ └── labeled_data.csv # Données annotées ├── src/ # Code source principal │ ├── __init__.py # Module Python │ ├── scraping/ # Modules de scraping multi-plateformes │ │ ├── __init__.py │ │ ├── twitter_scraper.py # Scraper Twitter/X │ │ ├── facebook_scraper.py # Scraper Facebook │ │ ├── instagram_scraper.p …