做一个社会媒体情感分析Twitter数据集

情绪分析基本上是计算确定内容是否积极的还是消极的。这种分析也称为意见挖掘;获得一个伟大的使用在当今世界。这个应用程序可以帮助决定推文的人的情绪。作为意见,Twitter是一个巨大的平台,它影响一大批人,应用程序可以帮助减少仇恨在互联网上。

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为什么情绪分析?

情绪分析是非常有用的在专业领域如业务在营销领域,在政治预测的观点辩论,在公共场合行为监控公众现象。这个应用程序可以使用不同的算法,开发和程序是用python语言写的。

项目实施

这个项目是由三个主要步骤。第一步是授权Twitter API的客户,这将为我们提供的微博。然后你必须做出一个GET请求到API客户端;这将有助于为某个特定查询获取tweet。最后,微博可以限定为积极、消极或中性的算法。

首先,您需要创建一个twitter客户端类将包含所有与API进行交互的方式。对于这个init()函数可以使用API客户机进行身份验证。使用get_tweets函数,您可以获取tweet来分析它。TextBlob库是一个高级函数库建立处理文本提供的API。

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事情要考虑是什么?

微博是标记化的,这意味着将从微博这个词。无关紧要的字要删除处理得很好。令牌的选择是非常重要的,因为他们将被传递到情绪分类器。情绪分类器分类将微博作为积极、消极或中性的。

工作的情绪分类器

TextBlob使用影评作为一个数据集;的评论作为一个参数决定。应用程序将由TextBlob训练的评论可以作为积极和消极的标志。

结论

结果将意味着输出1到1 - 1将输出,一个将使输出为正,0表示输出为中性。应用程序准备分析数据和统计的tweet,这将是有益的。

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2022世界杯亚洲区赛程表时间 •发表:2019-10-21•最后更新:2021-07-03