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法律研究使用 Python 程式進行 Twitter 情感分析
在本文中，我們將學習 Twitter 情感分析。我們將註冊 Twitter OAuth API，安裝所有依賴項，最後編寫我們的情感分析器指令碼。
API（應用程式程式設計介面）是一個閘道器，允許您訪問某些伺服器（Twitter）的內部功能。
前提是我們已設定了一個 Twitter 帳戶，並已驗證電話號碼。
之後，我們訪問 Twitter 網站並點選建立新應用圖示。現在我們填寫所有憑據，即名稱，並接受開發者協議，最後點選建立。
現在我們的應用已建立，在頂部選單中，我們將點選金鑰選項卡。在這裡，我們將獲取我們的 OAuth 驗證詳細資訊和所有標記器。
現在讓我們安裝所有依賴項：
1. tweepy 模組
>>> pip install tweepy
2. textblob 模組
>>> pip install textblob
什麼是 textblob？
它是一個用於情感分析的模組。它包含一個內建方法來計算從 -1 到 1 的情感。
"token.sentiment.polarity"
首先，我們需要從最初建立的 Twitter 應用程式網站獲取所有訪問令牌：
#Twitter credentials for the app interface consumer_key = 'xxxxx' consumer_secret = 'xxxx' access_key= 'xxxx' access_secret = 'xxxx'
現在我們需要透過指令碼對憑據進行身份驗證。為此，我們建立了一個身份驗證變數 auth。
auth = tweepy.OauthHandler(consumer_key,consumer_secret)
現在我們藉助身份驗證變數設定訪問令牌。
auth.set_access_token(access_token,access_token_secret)
現在我們建立一個 API 變數來執行我們的操作。
api = tweepy.API(auth)
我們需要透過搜尋方法獲取公共推文並將其儲存為列表形式。
public_tweet = api.search('Tutorialspoint')
for tweet in public_tweet:
print(tweet.text)
analysis = TextBlob(tweet.text)
print(analysis)在輸出中，我們觀察到兩件事，即極性和主觀性。
極性衡量某些文字的正面或負面程度。
主觀性衡量文字與事實相比，它是多少觀點。
結論
藉助此情感分析器，我們能夠理解並提取資料中的人類情感。
更新於： 2022年5月16日
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