पायथन 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 निर्भरताओं को इंस्टॉल करेंगे और अंत में अपना सेंटीमेंट एनालाइज़र स्क्रिप्ट लिखेंगे।

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

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

इसके बाद, हम ट्विटर वेबसाइट पर जाते हैं और नया ऐप बनाने वाले 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, शीर्ष मेनू पर, हम कीज़ टैब पर क्लिक करेंगे। यहां हम अपने OAuth वेरिफिकेशन विवरण और सभी टोकनाइज़र प्राप्त करेंगे।

अब आइए सभी निर्भरताओं को 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"

सबसे पहले, हमें शुरुआत में बनाए गए ट्विटर एप्लिकेशन वेबसाइट से सभी एक्सेस टोकनाइज़र की आवश्यकता होती है -

# ऐप इंटरफेस 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 ऑपरेशन करने के लिए एक API वेरिएबल बनाते हैं

api = tweepy.API(auth)

हमें सर्च मेथड के माध्यम से पब्लिक ट्वीट्स प्राप्त करने और इसे सूची 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 सकारात्मक या नकारात्मक है।

सब्जेक्टिविटी मापती है कि टेक्स्ट तथ्यात्मक की तुलना में कितना राय-आधारित है।

निष्कर्ष

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