TwitterSentimentAnalisysSample
概要
Twitterからツイートを取得して感情分析を行うプログラムのサンプル
ケーススタディ
今回はTwitterで企業に対する感情分析を行うことで投資の材料とする
結果
実行結果は以下の順序で確認できます
- GetTweetsToCSV.ipynb
- SentimentScore.ipynb
- SentimentRank.ipynb
使い方
動作要件
Python3.6での動作を確認しました
例外処理などは記述されておりませんので悪しからず
また以下のライブラリをインストールしていない場合はインストールしておく必要があります
- requests_oauthlib
$ pip install requests requests_oauthlib
- natto-py
$ pip install natto-py
API Key
Twitterからデータを取得するためには「Twitter Developer」から「API Key」を取得する必要があります
個人で取得した「API Key」を公開することはできませんのでコード中では伏せてあります
そのためコードを実行するにはTwitter Developerから「API Key」を取得してください
動作手順
-
./input/keyword.csv
検索をかけたいキーワードをcsvファイルで用意してください -
GetTweetsToCSV.py
「API Key」を入力する箇所があるので取得した「API Key」に書き換えてください
以下のコードを実行すると過去7日間まで遡って最大100件のツイートが取得されtweetsディレクトリ下にCSVファイルで保存されます
$ python GetTweetsToCSV.py
- SentimentScore.py
以下のコードを実行すると各ツイートに対するSentimentScoreが計算されsentiment_scoreディレクトリ下にCSVファイルで保存されます
$ python SentimentScore.py
- SentimentRank.py
以下のコードを実行するとキーワードごとにツイートあたりのスコアが計算され降順でソートされsentiment_rankディレクトリ下にCSVファイルで保存されます
$ python SentimentRank.py
課題
- ツイート取得の方法を増やす（期間指定やツイート数）
- 感情分析の精度をあげる（係り受け解析）