पायथन प्रोग्राम का उपयोग करके ट्विटर सेंटीमेंट एनालिसिस

इस लेख में, हम ट्विटर सेंटीमेंटल एनालिसिस के बारे में सीखेंगे। हम ट्विटर OAuth API के लिए रजिस्टर करेंगे, सभी डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करेंगे और अंत में अपना सेंटीमेंटल एनालाइज़र स्क्रिप्ट लिखेंगे।

एक API (एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस) एक गेटवे है जो आपको कुछ सर्वर्स (ट्विटर) की आंतरिक कार्यक्षमता तक पहुंचने की अनुमति देता है।

पूर्वापेक्षा यह है कि हमारे पास एक वेरिफाइड फोन नंबर के साथ सेट अप किया गया ट्विटर अकाउंट हो।

इसके बाद, हम ट्विटर की वेबसाइट पर जाते हैं और "क्रिएट ए न्यू ऐप" आइकन पर टैप करते हैं। अब हम सभी क्रेडेंशियल्स भरते हैं यानी नाम और डेवलपर एग्रीमेंट स्वीकार करते हैं और अंततः क्रिएट पर क्लिक करते हैं।

अब हमारा ऐप बन गया है, टॉप मेनू पर, हम कीज़ टैब पर क्लिक करेंगे। यहां हम अपने OAuth वेरिफिकेशन डिटेल्स और सभी टोकनाइज़र प्राप्त करेंगे।

अब सभी डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें:

1. tweepy मॉड्यूल

>>> pip install tweepy

2. textblob मॉड्यूल

>>> pip install textblob

textblob क्या है?

यह सेंटीमेंट एनालिसिस में उपयोग किया जाने वाला एक मॉड्यूल है। इसमें -1 से 1 के पैमाने पर सेंटीमेंट्स की गणना करने के लिए एक इनबिल्ट मेथड होता है।

"token.sentiment.polarity"

पहले हमें ट्विटर एप्लिकेशन वेबसाइट से सभी एक्सेस टोकनाइज़र की आवश्यकता होती है जैसा कि शुरू में बनाया गया था:

# ऐप इंटरफ़ेस के लिए ट्विटर क्रेडेंशियल्स
consumer_key = 'xxxxx'
consumer_secret = 'xxxx'
access_key = 'xxxx'
access_secret = 'xxxx'

अब हमें स्क्रिप्ट के माध्यम से क्रेडेंशियल्स को प्रमाणित करने की आवश्यकता है। इसके लिए, हम एक ऑथेंटिकेशन वेरिएबल auth बनाते हैं।

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

अब हम ऑथेंटिकेशन वेरिएबल की मदद से एक्सेस टोकन सेट करते हैं:

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

अब हम अपने ऑपरेशन्स करने के लिए एक API वेरिएबल बनाते हैं:

api = tweepy.API(auth)

हमें सर्च मेथड के माध्यम से पब्लिक ट्वीट्स प्राप्त करने और उन्हें लिस्ट के रूप में स्टोर करने की आवश्यकता है।

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

आउटपुट में, हम दो चीजें देखते हैं यानी पोलैरिटी और सब्जेक्टिविटी।

• पोलैरिटी मापता है कि कोई टेक्स्ट कितना पॉजिटिव या नेगेटिव है।
• सब्जेक्टिविटी मापता है कि टेक्स्ट तथ्यात्मक की तुलना में कितना ओपिनियनटेड है।

निष्कर्ष

इस सेंटीमेंट एनालाइज़र की मदद से, हम डेटा से मानवीय भावनाओं को समझने और निकालने में सक्षम हैं।