Phân tích cảm xúc Twitter sử dụng Python

Trong bài viết này, chúng ta sẽ học về phân tích cảm xúc Twitter. Chúng ta sẽ đăng ký Twitter OAuth API, cài đặt tất cả các dependency và cuối cùng viết script phân tích cảm xúc của chúng ta.

Một API (Application Programming Interface) là một cổng cho phép bạn truy cập một số chức năng nội bộ của máy chủ (Twitter).

Điều kiện tiên quyết là chúng ta có tài khoản Twitter được thiết lập với số điện thoại đã xác thực.

Sau đó, chúng ta truy cập trang web Twitter và nhấp vào biểu tượng tạo ứng dụng mới. Bây giờ chúng ta điền tất cả thông tin đăng nhập như tên và chấp nhận thỏa thuận nhà phát triển và cuối cùng nhấp vào tạo.

Bây giờ ứng dụng của chúng ta đã được tạo, trên menu trên cùng, chúng ta sẽ nhấp vào tab Keys (Khóa). Ở đây chúng ta sẽ lấy chi tiết xác thực OAuth và tất cả các tokenizer.

Bây giờ hãy cài đặt tất cả dependency:

1. Module tweepy: >>> pip install tweepy
2. Module textblob: >>> pip install textblob

TextBlob là gì?

Đây là một module dùng trong phân tích cảm xúc. Nó chứa phương thức tích hợp sẵn để tính toán cảm xúc trên thang đo từ -1 đến 1.

"token.sentiment.polarity"

Trước tiên, chúng ta cần tất cả access tokenizer từ trang web ứng dụng Twitter như đã tạo ban đầu:

# Thông tin Twitter cho giao diện ứng dụng
consumer_key = 'xxxxx'
consumer_secret = 'xxxx'
access_key = 'xxxx'
access_secret = 'xxxx'

Bây giờ chúng ta cần xác thực thông tin đăng nhập qua script. Để đó, chúng ta tạo một biến xác thực auth.

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

Bây giờ chúng ta thiết lập access token với sự trợ giúp của biến xác thực:

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

Bây giờ chúng ta tạo một biến API để thực hiện các thao tác của chúng ta:

api = tweepy.API(auth)

Chúng ta cần lấy public tweets qua search method và lưu dưới dạng list:

public_tweet = api.search('Tutorialspoint')
for tweet in public_tweet:
    print(tweet.text)
    analysis = TextBlob(tweet.text)
    print(analysis)

Trong kết quả, chúng ta quan sát được hai thứ: polarity (độ phân cực) và subjectivity (độ chủ quan).

Polarity đo lường văn bản có tích cực hay tiêu cực đến đâu.

Subjectivity đo lường văn bản có ý kiến chủ quan đến đâu so với thực tế.

Kết luận

Với sự trợ giúp của bộ phân tích cảm xúc này, chúng ta có thể hiểu và trích xuất cảm xúc của con người từ dữ liệu.