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Python 프로그램을 사용한 트위터 감정 분석

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Python 프로그램을 사용한 트위터 감정 분석

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.