Webanwendung zur Sentimentanalyse

Entwickelt mit Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und einem BERT-basierten Modell. Im Backend wird eine API mit dem Django REST Framework bereitgestellt, während das Frontend dynamisch mit React gestaltet ist. Das Modell klassifiziert den emotionalen Ton von Texten erfolgreich mit einer Genauigkeit von 92 %.