Pakete, Repositories und App-Kategorien suchen

Paketdetailsv0.0.5

sentiment_dart

Sentiment Dart ist ein Dart-Modul, das die AFINN-165-Wortliste verwendet, um die Stimmung beliebiger Textblöcke zu analysieren

AndroidiOSWebmacOSWindowsLinux
30-Tage-Downloads
1540
Likes
19
Pub-Punkte
150

Paket installieren

flutter pub add sentiment_dart

Paketübersicht

Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.

Sentiment Dart ist ein leichtgewichtiges Dart-Paket, das die Sentiment-Analyse von Texten mithilfe der AFINN-165-Wortliste durchführt und den Wörtern basierend auf ihrer emotionalen Polarität numerische Werte zuweist. Es ermöglicht Entwicklern, die Stimmung von Benutzereingaben, Bewertungen oder sozialen Medieninhalten innerhalb von Flutter-Anwendungen auf mehreren Plattformen schnell zu bewerten. Das Paket ist einfach zu integrieren und ideal für grundlegende Sentiment-Erkennung ohne externe APIs. Es unterstützt Android, iOS, Web, macOS, Windows und Linux und ist somit vielseitig für plattformübergreifende Anwendungen geeignet.

Anwendungsfälle

  • Analyse von Nutzerbewertungen
  • Überwachung der Stimmung in sozialen Medien
  • Kundenfeedback bewerten
  • Erkennen von Emotionen in Chat-Nachrichten
  • Inhaltsmoderation

Hauptmerkmale

  • Verwendet die AFINN-165-Wortliste
  • Leicht und schnell
  • Plattformübergreifende Unterstützung
  • Einfache API-Integration
  • Keine externen Abhängigkeiten

Geeignet für

  • Grundlegende Sentimentanalyse
  • Flutter-Apps mit Texteingabe
  • Echtzeit-Feedback-Systeme
  • Bildungsprojekte
  • Niedrige Latenz-Gefühlsprüfungen

Hinweise

  • Beschränkt auf vordefinierte Wortwerte
  • Kein tiefes Lernen oder Kontextbewusstsein
  • Kann Sarkasmus oder komplexe sprachliche Nuancen möglicherweise nicht verarbeiten
  • Nicht geeignet für hochgenaue Unternehmensanwendungen

Original-README

Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.

Sentiment Dart

Sentiment Dart is a dart module that uses the AFINN-165 wordlist and Emoji Sentiment Ranking to perform sentiment analysis on arbitrary blocks of input text. Sentiment Dart heavily inspired by the Javascript package sentiment

Usage

import 'package:sentiment_dart/sentiment_dart.dart';

main() {
  void main() {

  print(Sentiment.analysis('i hate you piece of shit 💩'));

  print(Sentiment.analysis('i hate you piece of shit 💩',emoji: true));
}
}

output

{score: -7, comparative: -1.1666666666666667, words: [i, hate, you, piece, of, shit], good words: [], badword: [[hate, -3], [shit, -4]]}

{score: -8, comparative: -1.1428571428571428, words: [i, hate, you, piece, of, shit, 💩], good words: [], badword: [[hate, -3], [shit, -4], [💩, -1]]}
Other language

example

import 'package:sentiment_dart/sentiment_dart.dart';

main() {
  void main() {


  print(Sentiment.analysis('ti odio un pezzo di merda 💩',languageCode: 'it'));

  print(Sentiment.analysis('ti odio un pezzo di merda 💩',emoji: true,languageCode: 'it'));

}
}

output

{score: -7, comparative: -1.1666666666666667, words: [ti, odio, un, pezzo, di, merda], good words: [], badword: [[odio, -3], [merda, -4]]}

{score: -8, comparative: -1.1428571428571428, words: [ti, odio, un, pezzo, di, merda, 💩], good words: [], badword: [[odio, -3], [merda, -4], [💩, -1]]}
Custom language

example

import 'package:sentiment_dart/sentiment_dart.dart';

main() {
  void main() {


  var customLang = {'i': 1, 'love': 1, 'dart': 5,'car':2};
  print(Sentiment.analysis('i love dart',customLang: customLang));
}
}

output

{score: 7, comparative: 2.3333333333333335, words: [i, love, dart], good words: [[i, 1], [love, 1], [dart, 5]], badword: []}

How it works ?

AFINN is a list of words rated for valence with an integer between minus five (negative) and plus five (positive). Sentiment analysis is performed by cross-checking the string tokens (words, emojis) with the AFINN list and getting their respective scores.

source

Languages and code

language code
English en
Italian it
french fr
german de

Contribution 🤓

Happy 😍 to recieve or provide contributions related to this package.

Features and bugs 🐛

Please file feature requests and bugs at the issue tracker.

Contact 📧

if you have any questions , feel free to wite us on

Kategorien

Abhängigkeiten

Abhängigkeiten 1 Einträge

Quell-Repository

Projekte, die dieses Paket verwenden

Noch keine Daten verfügbar.