Analyse du sentiment Twitter dans Python et R

L'analyse des sentiments est une technique largement utilisée dans l'exploitation de texte.Ainsi, l'analyse du sentiment Twitter signifie utiliser des techniques avancées d'exploration de texte pour analyser le sentiment des textes (dans ce cas, tweets) sous des formes positives, négatives et neutres.Il est également connu sous le nom d'extraction d'opinion et est principalement utilisé pour analyser les conversations, les opinions et les opinions partagées (toutes sous la forme de tweets) pour déterminer les stratégies commerciales, l'analyse politique et pour évaluer le comportement public.

L'ingéniosité, le contexte révélé, Steamcrab, SignificationCloud et Socialmention sont quelques-uns des outils bien connus utilisés pour analyser le sentiment de Twitter.Python et R sont largement utilisés pour les ensembles de données d'analyse des sentiments Twitter.

Comment effectuer une analyse des sentiments Twitter?

Analyse des sentiments Twitter dans Python:

Twitter Sentiment peut être analysé à l'aide de Python via des bibliothèques Python populaires telles que Tweepy et TextBlob.

Tweepy:

Tweepy, le client Python de l'API Twitter officielle, prend en charge l'accès à Twitter via l'authentification de base et la méthode mise à jour OAuth.Twitter a cessé d'accepter l'authentification de base, donc OAuth est désormais le seul moyen d'utiliser l'API Twitter.

Tweety donne accès à l'API Twitter bien documentée.Tweepy peut récupérer des objets et utiliser l'une des méthodes fournies par l'API Twitter officielle.Les principales classes de modèles de l'API Twitter sont les tweets, les utilisateurs, les entités et les lieux.L'accès à chacun de ces renvoie une réponse format JSON, et il est facile de traverser les informations de Python.

TextBlob:

TextBlob est l'une des bibliothèques Python populaires pour travailler avec des données de texte et est basée sur NLTK, qui sert de cadre pour presque toutes les tâches nécessaires dont nous avons besoin dans la PNL de base (traitement du langage naturel).

TextBlob a des caractéristiques avancées, telles que l'extraction des sentiments, la correction de l'orthographe.

TextBlob est utile pour l'analyse du sentiment Twitter Python dans les domaines suivants:

Tokenisation:

TextBlob peut tokensiner les blocs de texte en différentes phrases et mots.Cela rend la lecture entre les lignes beaucoup plus facile.

Extraction de phrases nominales à l'aide de TextBlob:

Le nom est principalement utilisé comme entité en phrases.Il s'agit également de l'utilité PNL la plus importante en analyse de dépendance.C'est ainsi que différents noms sont extraits d'une phrase utilisant TextBlob.

Tagging de partie de la parole à l'aide de TextBlob:

TextBlob est également utilisé pour marquer des parties de la parole avec vos phrases.Par exemple:

N-grammes avec textblob:

Ici n est essentiellement un nombre.N-gram est essentiellement un morceau de mots dans le groupe.Pour une compréhension approfondie du n-gram, nous pouvons considérer l'exemple suivant.

Analyse des sentiments Twitter dans R

R est un langage de programmation pour une analyse statistique profonde, il est open source et peut être utilisé sur différentes plates-formes telles que Windows, Mac, Linux.Vous pouvez utiliser R pour extraire et visualiser les données Twitter.Vous pouvez créer une application pour extraire les données de Twitter.

Prérequis pour créer une application en R pour extraire les données d'analyse des sentiments Twitter:

1. R doit être installé et vous devez utiliser rstudio.

2. Afin d'extraire les tweets, vous avez besoin d'une demande Twitter et donc d'un compte Twitter.Si vous n'avez pas de compte Twitter, veuillez vous inscrire.

3. Utilisez votre identifiant de connexion Twitter et votre mot de passe pour vous connecter aux développeurs Twitter.

Suivez ces étapes:

Après avoir configuré l'application Twitter, vous pouvez commencer à accéder à des tweets en utilisant R.

Vous utiliserez le package Retweet pour ce faire.

La première chose que vous devez configurer dans votre code est votre authentification.Lorsque vous configurez votre application, il vous fournira 3 éléments d'identification uniques: nom de l'application, clé et secret.

Ces clés sont situées dans les paramètres de l'application Twitter dans l'onglet Clés et jetons d'accès.Vous devez les copier dans votre code.Ensuite, vous devez passer un ensemble de clés à l'API.

Enfin, vous pouvez créer un jeton pour authentifier l'accès au tweet.