Ce projet est un cadre Python qui permet d'identifier et de classer les tweets liés aux crises en fonction de leur informativité. Il utilise des algorithmes de classification et de regroupement de texte pour extraire les tweets les plus pertinents et les classer en fonction de leur similarité sémantique avec un lexique de crise.

Ce projet implémente l'algorithme d'apprentissage supervisé de fastText pour la classification de texte utilisant PyTorch. Il vise l'efficacité et la précision dans la classification de texte, la réduction de dimensions textuelles, l'analyse de sentiments et la catégorisation de contenu.

Echo est un logiciel open source d'analyse de l'opinion sur les tweets et les textes. Il est principalement basé sur un algorithme de classification supervisée appelé (Support Vector Machine SVM). Un ensemble de données d'apprentissage a été utilisé pour former un modèle de classification. Un ensemble de développement a été utilisé pour ajuster les paramètres de SVM. Un ensemble de test a été utilisé pour évaluer les performances du système.