Análisis de sentimientos de Twitter en Python y R

El análisis de sentimientos es una técnica ampliamente utilizada en la minería de texto.Por lo tanto, el análisis de sentimientos de Twitter significa usar técnicas avanzadas de minería de texto para analizar el sentimiento de los textos (en este caso, tweets) en formas positivas, negativas y neutrales.También se conoce como minería de opinión y se utiliza principalmente para analizar conversaciones, opiniones y puntos de vista compartidos (todos en forma de tweets) para determinar las estrategias comerciales, el análisis político y evaluar el comportamiento público.

La enginuidad, el contexto revelado, Steamcrab, Significado Cloud y Socialmention son algunas de las herramientas conocidas utilizadas para analizar el sentimiento de Twitter.Python y R son ampliamente utilizados para conjuntos de datos de análisis de sentimientos de Twitter.

¿Cómo realizar el análisis de sentimientos de Twitter?

Análisis de sentimientos de Twitter en Python:

El sentimiento de Twitter se puede analizar utilizando Python a través de bibliotecas populares de Python como Tweepy y TextBlob.

Tweepy:

Tweepy, el cliente de Python para la API oficial de Twitter, admite el acceso a Twitter a través de la autenticación básica y el método actualizado OAuth.Twitter ha dejado de aceptar la autenticación básica, por lo que OAuth ahora es la única forma de usar la API de Twitter.

Tweety proporciona acceso a la API de Twitter bien documentada.Tweepy puede obtener objetos y usar cualquiera de los métodos proporcionados por la API oficial de Twitter.Las principales clases de modelos en la API de Twitter son tweets, usuarios, entidades y lugares.El acceso a cada uno de estos devuelve una respuesta formatada en JSON, y es fácil atravesar la información en Python.

Textblob:

TextBlob es una de las bibliotecas de Python populares para trabajar con datos de texto y se basa en NLTK, que sirve como un marco para casi todas las tareas necesarias que necesitamos en PNL básica (procesamiento del lenguaje natural).

Textblob tiene algunas características avanzadas, como extracción de sentimientos, corrección de ortografía.

Textblob es útil para el análisis de sentimientos de Twitter Python en las siguientes áreas:

Tokenización:

Textblob puede tokenizar los bloques de texto en diferentes oraciones y palabras.Esto hace que la lectura entre líneas sea mucho más fácil.

Frases sustantivas extracción usando textblob:

El sustantivo se usa principalmente como entidad en las oraciones.También es uno de la utilidad de PNL más importante en el análisis de dependencia.Así es como se extraen diferentes sustantivos de una oración usando TextBlob.

Etiquetado de parte de voz usando textblob:

Textblob también se usa para etiquetar partes del habla con sus oraciones.Por ejemplo:

N-gramos con textblob:

Aquí n es básicamente un número.N-Gram es básicamente un trozo de palabras en el grupo.Para una comprensión profunda de N-Gram, podemos considerar el siguiente ejemplo.

Análisis de sentimientos de Twitter en R

R es un lenguaje de programación para un análisis estadístico profundo, es de código abierto y puede usarse en diferentes plataformas como Windows, Mac, Linux.Puede usar R para extraer y visualizar los datos de Twitter.Puede crear una aplicación para extraer datos de Twitter.

Prerrequisitos para crear una aplicación en R para extraer datos de análisis de sentimientos de Twitter:

1. R debe instalarse y debe usar rstudio.

2. Para extraer tweets, necesita una aplicación de Twitter y, por lo tanto, una cuenta de Twitter.Si no tiene una cuenta de Twitter, regístrese.

3. Use su ID de inicio de sesión de Twitter y su contraseña para iniciar sesión en los desarrolladores de Twitter.

Sigue estos pasos:

Después de configurar la aplicación de Twitter, puede comenzar a acceder a tweets usando R.

Utilizará el paquete Retweet para hacer esto.

Lo primero que debe configurar en su código es su autenticación.Cuando configure su aplicación, le proporcionará 3 elementos de identificación únicos: nombre de aplicación, clave y secreto.

Estas claves están ubicadas en la configuración de la aplicación de Twitter en las teclas y los tokens de acceso.Debe copiarlos en su código.A continuación, debe pasar un conjunto de claves a la API.

Finalmente, puede crear un token para autenticar el acceso al tweet.