이번 글에서는 트위터 감성 분석에 대해 알아보겠습니다. twitter oAuth API에 등록하고 모든 종속성을 설치하고 마지막으로 감상 분석기 스크립트를 작성합니다.
API(응용 프로그래밍 인터페이스) 일부 서버(Twitter) 내부 기능에 액세스할 수 있는 게이트웨이입니다.
전제 조건은 확인된 전화 번호로 설정된 트위터 계정이 있어야 한다는 것입니다.
그런 다음 트위터 웹 사이트를 방문하여 새 앱 만들기 아이콘을 탭합니다. 이제 이름과 같은 모든 자격 증명을 채우고 개발자 계약에 동의한 다음 마지막으로 만들기를 클릭합니다.
이제 앱이 생성되고 상단 메뉴에서 키 탭을 클릭합니다. 여기에서 oAuth 확인 세부정보와 모든 토크나이저를 얻을 것입니다.
이제 모든 종속성 을 설치해 보겠습니다. -
1. 트위피 모듈
>>> pip install tweepy
2. textblob 모듈
>>> pip install textblob
텍스트블롭이란 무엇입니까?
감성분석에 사용되는 모듈입니다. 여기에는 -1에서 1까지의 척도로 감정을 계산하는 내장된 메서드가 포함되어 있습니다.
"token.sentiment.polarity"
먼저 처음에 생성된 트위터 애플리케이션 웹사이트의 모든 액세스 토크나이저가 필요합니다. −
#Twitter credentials for the app interface consumer_key = 'xxxxx' consumer_secret = 'xxxx' access_key= 'xxxx' access_secret = 'xxxx'
아니요 스크립트를 통해 자격 증명을 인증해야 합니다. 이를 위해 인증 변수를 생성합니다. 인증.
auth = tweepy.OauthHandler(consumer_key,consumer_secret)
이제 인증 변수를 사용하여 액세스 토큰을 설정합니다.
auth.set_access_token(access_token,access_token_secret)
이제 작업을 수행할 API 변수를 만듭니다.
api = tweepy.API(auth)
검색 방법을 통해 공개 트윗을 가져와 목록 형식으로 저장해야 합니다.
public_tweet = api.search('Tutorialspoint')
for tweet in public_tweet:
print(tweet.text)
analysis = TextBlob(tweet.text)
print(analysis) 출력에서 우리는 극성과 주관성을 관찰합니다.
극성 일부 텍스트가 얼마나 긍정적인지 부정적인지 측정합니다.
주관성 텍스트가 사실과 비교하여 얼마나 의견이 분분한지를 측정합니다.
결론
이 감정 분석기의 도움으로 우리는 데이터에서 인간의 감정을 이해하고 추출할 수 있습니다.