arwa774/Tunisia-Influencer-Sentiment-Analyzer

# Tunisian-Influencer-Sentiment-Scoring-System Un pipeline complet pour scraper les commentaires des influenceurs tunisiens sur **TikTok** et **YouTube**, classifier le sentiment de chaque commentaire avec **Qwen2.5-7B-Instruct**, et attribuer un score à chaque influenceur basé sur la distribution des sentiments de son audience — incluant un **score global** qui fusionne les deux plateformes. --- ## Apercu du Projet Ce projet cible les créateurs de contenu tunisiens sur TikTok et YouTube. Il collecte les commentaires de leur audience à grande échelle, les passe dans un classifieur basé sur un LLM qui comprend le **Darja tunisien** (un dialecte qui mélange arabe, français et anglais), et produit un score par influenceur — par plateforme individuellement et en score global combiné. ### Résumé du Pipeline ``` Liste des influenceurs (CSV) | v +-------------------+ +-------------------+ | YouTube Scraper | | TikTok Scraper | | (YouTube API v3) | | (Async HTTP + | | | | yt-dlp) | +--------+----------+ +--------+----------+ | | +-----------+-------------+ | v CSV brut des commentaires | v +----------------------------------+ | Nettoyage des données | | - Suppression des valeurs nulles| | - Retrait des users < 9 comments| | - Limite de 300 comments/user | +---------------+------------------+ | v +----------------------------------+ | Classifieur de sentiment | | Qwen2.5-7B-Instruct | | + Emoji Lexicon Boost | | + Darja-aware System Prompt | +---------------+------------------+ | v +----------------------------------+ | Scoring des influenceurs | | - Score par plateforme | | (pondéré par confidence, | | de -100 a +100) | | - Score global (YT + TT fusionné| +----------------------------------+ ``` --- ## Structure du Dépôt ``` scraping/ youtube_scraper.py # Scrape les commentaires via …