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法律研究使用 Python 程序进行 Twitter 情感分析
在本文中，我们将学习 Twitter 情感分析。我们将注册 Twitter OAuth API，安装所有依赖项，最后编写我们的情感分析器脚本。
API（应用程序编程接口）是一个网关，允许您访问某些服务器（Twitter）的内部功能。
前提是我们已设置了一个 Twitter 帐户，并已验证电话号码。
之后，我们访问 Twitter 网站并点击创建新应用图标。现在我们填写所有凭据，即名称，并接受开发者协议，最后点击创建。
现在我们的应用已创建，在顶部菜单中，我们将点击密钥选项卡。在这里，我们将获取我们的 OAuth 验证详细信息和所有标记器。
现在让我们安装所有依赖项：
1. tweepy 模块
>>> pip install tweepy
2. textblob 模块
>>> pip install textblob
什么是 textblob？
它是一个用于情感分析的模块。它包含一个内置方法来计算从 -1 到 1 的情感。
"token.sentiment.polarity"
首先，我们需要从最初创建的 Twitter 应用程序网站获取所有访问令牌：
#Twitter credentials for the app interface consumer_key = 'xxxxx' consumer_secret = 'xxxx' access_key= 'xxxx' access_secret = 'xxxx'
现在我们需要通过脚本对凭据进行身份验证。为此，我们创建了一个身份验证变量 auth。
auth = tweepy.OauthHandler(consumer_key,consumer_secret)
现在我们借助身份验证变量设置访问令牌。
auth.set_access_token(access_token,access_token_secret)
现在我们创建一个 API 变量来执行我们的操作。
api = tweepy.API(auth)
我们需要通过搜索方法获取公共推文并将其存储为列表形式。
public_tweet = api.search('Tutorialspoint')
for tweet in public_tweet:
print(tweet.text)
analysis = TextBlob(tweet.text)
print(analysis)在输出中，我们观察到两件事，即极性和主观性。
极性衡量某些文本的正面或负面程度。
主观性衡量文本与事实相比，它是多少观点。
结论
借助此情感分析器，我们能够理解并提取数据中的人类情感。
更新于： 2022年5月16日
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