Análise de sentimentos do Twitter em Python e R
A análise de sentimentos é uma técnica amplamente usada na mineração de texto.Assim, a análise de sentimentos do Twitter significa usar técnicas avançadas de mineração de texto para analisar o sentimento de textos (neste caso, tweets) em formas positivas, negativas e neutras.Também é conhecido como mineração de opinião e é usado principalmente para analisar conversas, opiniões e visões compartilhadas (tudo na forma de tweets) para determinar estratégias de negócios, análise política e avaliar o comportamento público.
Engineidade, contexto revelado, SteamCrab, Significado e Socialention são algumas das ferramentas conhecidas usadas para analisar o sentimento do Twitter.Python e R são amplamente utilizados para conjuntos de dados de análise de sentimentos do Twitter.
Como realizar análises de sentimentos do Twitter?
Análise de sentimentos do Twitter em Python:
O sentimento do Twitter pode ser analisado usando o Python através de bibliotecas populares Python, como Tweepy e TextBlob.
Tweepy:
Tweepy, o cliente Python para a API oficial do Twitter, suporta o acesso ao Twitter por meio de autenticação básica e o método atualizado OAuth.O Twitter parou de aceitar a autenticação básica, então OAuth é agora a única maneira de usar a API do Twitter.
O Tweety fornece acesso à API do Twitter bem documentada.O Tweepy pode buscar objetos e usar qualquer um dos métodos fornecidos pela API oficial do Twitter.As principais classes de modelos da API do Twitter são tweets, usuários, entidades e lugares.O acesso a cada um desses retornos é uma resposta formatada por JSON, e é fácil atravessar as informações no Python.
Textblob:
O TextBlob é uma das bibliotecas populares do Python para trabalhar com dados de texto e é baseado no NLTK, que serve como uma estrutura para quase todas as tarefas necessárias necessárias no PN de PN básico (processamento de linguagem natural).
O TextBlob possui alguns recursos avançados, como extração de sentimentos, correção de ortografia.
O TextBlob é útil para a análise de sentimentos do Twitter Python nas seguintes áreas:
Tokenização:
O TEXTBLOB pode ser um tokenizar os bloqueios de texto em diferentes frases e palavras.Isso facilita muito a leitura entre as linhas.
Extração de frases substantivas usando textblob:
O substantivo é usado principalmente como uma entidade nas frases.É também um utilitário de PNL mais importante na análise de dependência.É assim que os substantivos diferentes são extraídos de uma frase usando textblob.
Marcação de parte da fala usando textblob:
O TextBlob também é usado para marcar partes da fala com suas frases.Por exemplo:
N-gramas com textblob:
Aqui n é basicamente um número.N-Gram é basicamente um pedaço de palavras no grupo.Para uma compreensão profunda do n-grama, podemos considerar o exemplo a seguir.
Análise de sentimentos do Twitter em R
R é uma linguagem de programação para análise estatística profunda, é de código aberto e pode ser usado em diferentes plataformas, como Windows, Mac, Linux.Você pode usar o R para extrair e visualizar dados do Twitter.Você pode criar um aplicativo para extrair dados do Twitter.
Pré -requisitos para criar um aplicativo em R para extrair dados de análise de sentimentos do Twitter:
1. R deve ser instalado e você deve usar o RStudio.
2. Para extrair tweets, você precisa de um aplicativo no Twitter e, portanto, uma conta do Twitter.Se você não tiver uma conta do Twitter, registre -se.
3. Use seu ID de login e senha do Twitter para fazer login nos desenvolvedores do Twitter.
Siga esses passos:
Depois de configurar o aplicativo do Twitter, você pode começar a acessar tweets usando R.
Você usará o pacote Retweet para fazer isso.
A primeira coisa que você precisa configurar em seu código é a sua autenticação.Quando você configura seu aplicativo, ele fornecerá três elementos de identificação exclusivos: nome do aplicativo, chave e segredo.
Essas chaves estão localizadas nas configurações do aplicativo do Twitter na guia Chaves e Tokens de acesso.Você precisa copiá -los para o seu código.Em seguida, você precisa passar um conjunto de chaves para a API.
Por fim, você pode criar um token para autenticar o acesso ao tweet.