fallthierno24/Projet-NLP

Ce projet est réalisé dans le cadre de notre cours de NLP. # Classification de CV par Catégorie ## Description du Projet **Un système intelligent qui catégorise automatiquement les CV (ex: "Développeur", "Data Scientist", "Marketing") en analysant leur contenu textuel.** ## Installation et exécution en local ### Prérequis - Python 3.8+ - pip - virtualenv (optionnel) ### Étapes d'installation 1. **Cloner le dépôt** ```sh github.com cd Projet-NLP ``` 2. **Créer un environnement virtuel (optionnel mais recommandé)** ```sh python -m venv cv_classification source cv_classification/bin/activate # Pour Linux/Mac cv_classification\Scripts\activate # Pour Windows ``` 3. **Installer les dépendances** ```sh pip install -r docs/requirements.txt ``` 4. **Lancer l'API flask** ```sh app.py ``` ## 📂 Structure du projet Le projet est organisé comme suit : ``` projet_nlp/ │ ├── modele/ # Dossier des modèles de ML │ ├── static/ # Fichiers statique (CSS) │ └── templates/ # Pages html │ ├── venv/ # Environnement virtuel Python │ ├── app.py # Application principale Flask (backend) ├── projet_nlp.ipynb # Notebook d'analyse/entraînement ├── tester.py # Script de test du modèle ├── exigences.txt # Dépendances Python ├── README.md # Documentation du projet └── Documents # Documents(Présentation PowerPoint) │-- .gitignore # Fichier pour ignorer certains fichiers/dossiers dans Git ``` ## Fonctionnalités - **Prédiction automatique** de la catégorie d'un CV (ex: "Informatique", "Marketing", Data Science, etc.). - Interface web simple avec formulaire de saisie. - Affichage immédiat des résultats. ## Technologies utilisées - **Backend** : Python + Flask - **Frontend** : HTML/CSS - **Machine Learning** : MultinomialNB - **Lien vers l'application :** projet-nlp.onrender.com