이 장에서는 Easy2Digital API를 활용하여 일부 트위터 주제 뒤에있는 사람들의 의견의 어조와 감정을 읽는 방법을 보여줍니다. 소셜 미디어 감정 분석이라고합니다. 트위터 봇 이후 하반기이어야합니다. 이 장이 끝날 무렵, 당신은 왜 정서 분석이 당신의 비즈니스에 귀중한 지, 분석을 직접 구현할 수있는 이유를 마스터합니다.
성분 : Python, Easy2Digital API, Twitter API
목차 : 소셜 미디어 감정 분석 로봇
- 정서 분석이 비즈니스 및 마케팅에 중요한 이유는 무엇입니까?
- Easy2Digital API
- 특정 쿼리의 극성과 주관성을 추출하십시오
- 점수에 따라 긍정적, 중립적이며 부정적인 것으로 나누기
- Define a percentage function and Use
Round() - 트위터 감정 분석의 전체 파이썬 스크립트
- 자주하는 질문
왜 정서 분석이 비즈니스에 중요한가?
마케팅 담당자 또는 사업가로서 가장 인기있는 주제, 제품 및 이벤트에 대한 사람들의 의견이 무엇인지 궁금 할 것입니다. 아마도 분석가로서 회사의 최근 브랜드 마케팅 캠페인의 효과를 연구하고 싶습니다. 그리고 가장 중요한 것은 고객의 요구에 부응하기위한 콘텐츠 마케팅 캠페인을 계획하는 것입니다. 고객의 마음에 대한 감정과 인식과 일치하는 올바른 톤은 성공에 중요하기 때문입니다.
감정 분석은 비즈니스를 돕는 데 매우 유용합니다. 이를 통해 특정 주제, 제품 및 이벤트에 대한 광범위한 여론에 대한 개요를 얻을 수 있으며 콘텐츠 및 지속적인 캠페인 효과에 대한 통찰력을 제공합니다.
한편, 감정 분석에서 비즈니스의 가장 중요한 문제에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 고객 피드백과 음성 톤을 기반으로 비즈니스 전략을 조정할 수 있습니다. 한편, 경쟁 업체의 브랜딩과 그 달의 단어를관찰하고 모니터링 할 수 있습니다. 그들이 잘한 일을 흡수하고 그들이 더 나쁘게하는 것을 활용하는 것은 매우 도움이됩니다.
오늘날의 환경에서는 데이터를 수집하고 위에서 언급 한 호기심에 관한 답변을 찾을 수 있습니다. 그러나 점심은 무료가 아니거나 심지어 사람들이 이제 데이터 과부하로 고통 받고 있다고 말합니다. 기업에는 고객 의견의 산이 수집 될 수 있습니다. 그러나 단순한 인간에게는 어떤 종류의 오류 나 편견없이 수동으로 분석하는 것은 여전히 불가능합니다.
운 좋게도 Python을 사용하면 하나의 허브에서 감정 분석 데이터를 수집하고 시각화하는 것은 쉽고 자동입니다. 그리고 트위터는 소음과 음성 데이터를 펌핑하는 가장 완벽한 소셜 미디어 채널 중 하나입니다.
Easy2Digital API
Basically, API returns two main sentiment data of a sentence. The sentence can be from the blog, Q&A, social post, etc. They are polarity and subjectivity. From the quantitative perspective, these. two essential methods are core and critical for you to analyze the generated dataset.
Polarity lies between [-1,1], -1 defines a negative sentiment and 1 defines a positive sentiment. Negative words reverse the polarity. It has semantic labels that help with fine-grained analysis. For example — emoticons, exclamation marks, emojis, etc.
Subjectivity lies between [0,1]. It quantifies the amount of personal opinion and factual information contained in the text. The higher subjectivity number means that the text contains more personal opinions.
특정 쿼리의 극성과 주관성을 추출하십시오
특정 주제 컨텐츠를 긁기 위해 트위터 봇을 구축하는 것과 같이 감정 분석은 트위터에서 먼저 콘텐츠를 긁어 야합니다. 그리고 추가 단계는 가장 인기있는 것들을 찾는 것이 아니라 텍스트에서 정서 정보를 읽는 것입니다.
It’s very straightforward by just using API. And then you can create the other two variables to get all posts’ polarity numbers and subjectivities numbers. Here are the codes:
점수에 따라 긍정적, 중립적이며 부정적인 것으로 나누기
언급 한 바와 같이, 게시물이 극성에서 양수 또는 음수인지 지적하는 숫자 인덱스 범위가 있습니다. 이전 단락에서는 총 극성 수를 가져 왔습니다. 그래서 여기서 우리는 스크립트에서 if 조건을 사용하여양수, 음수 및 중립적 인 것을 분할해야합니다 (숫자는 0입니다)
백분율 함수를 정의하고 Round () 메소드를 사용하십시오.
양수와 음수는 모두 긁힌 게시물 중 비율을 나타낼 수 없습니다. 따라서 감정과 어조를 즉시 알 수 없습니다. 따라서 양수를 총 게시물로 나눈 값을 사용하는 DEF 함수를 생성 할 수 있습니다.
또한, 그 숫자 플로트는 너무 많을 수 있으며 DEF 백분율 기능에서 플로트 메소드를 사용하면 읽기가 어려울 수 있습니다. 따라서 여기서는 라운드 메소드를 플러그로 사용하여 2 또는 3과 같은 숫자 플로트를 단축 할 수 있습니다.
Easy2Digital API 및 Twitter를 사용한 소셜 미디어 감정 분석의 전체 파이썬 스크립트
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Python, Twitter 및 Easy2Digital API를 사용한 35 장 : 소셜 미디어 감정 분석을 읽는 것을 즐기시기 바랍니다. 당신이 그렇게했다면, 아래에 나열된 것들 중 하나를 수행하여 항상 우리의 채널을 도울수 있기 때문에 우리를 지원하십시오.
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