Social Metric API

Présentation

Social Metric API est une interface de programmation permettant d’analyser le ton émotionnel d’un message texte. Elle peut identifier si le contenu est formulé de manière calme, joyeuse, agressive, triste ou neutre. Ce type d’API peut être intégré dans des systèmes de modération automatique, des outils de support client ou des réseaux sociaux.

Fonctionnalités principales

• Analyse automatique du ton d’un message en langage naturel.
• Retour d’une catégorie émotionnelle : satisfait, en colère, triste, joyeux, neutre.
• API REST simple d’intégration avec envoi de texte via requête POST.

Mon rôle

• Conception du modèle de traitement du langage naturel en Python.
• Création de l’API REST avec Flask.
• Implémentation de règles de prétraitement du texte (nettoyage, normalisation).
• Test de différents corpus d'entraînement pour affiner la détection des tons.

Technologies utilisées

• Python
• Flask
• NLTK / TextBlob / Scikit-learn (selon configuration)

Ce que j’ai appris

Ce projet m’a permis de m’initier au traitement du langage naturel (NLP) et à la création d’API REST. J’ai aussi mieux compris comment intégrer des modèles d’analyse sémantique dans des applications concrètes.