【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
負のオーラを自動検出したい 前回のエントリで、著作権侵害にあたる違法アップロード動画を自分のTwitterで拡散してしまっている懸念を考えて、YouTube動画のリンクが貼ってあるツイートをまとめて削除しました。 前回のエントリでも言いましたが、著作権侵害モノ以外にも、「残しておくとまずいツイート」は色々ある可能性があり、たとえば誹謗中傷の類いがあるかと思います。誹謗中傷ツイートを自動抽出する方法はにわかには思いつきませんが、たぶん「クソ」とか「死ね」とか「バカ」とかそういう悪口の辞書が必要になりそうです。 ところで、言語データの分析手法として、単語ごとに感情特性を評価した辞書というものがあちこちで作られていまして、これを使ってツイートがどのような感情を帯びているか分析するということが、よくやられています。Yahoo!がそういうツールを提供してたりもします（参考リンク）。 Yahoo!のリ
Mecabで自分のツイートを形態素解析し頻出一般名詞を一覧化する - Qiita
はじめに [アカデメイア]自然言語処理勉強会 #1に参加させていただきました。 こちらの勉強会では、 自然言語処理の基礎 ビジネスにおける活用例 実習 を学習、実施しました。 実習では個人的に、自分がツイートしているワードにはどのようなものが多いかを見てみました。 自分のツイートのダウンロード ツイッターのユーザー情報から全ツイート履歴の申請が行えます。 私の場合は申請から数分でダウンロードリンクが送られてきました。 Mecabのインストール 下記を参考にインストールを行いました。 MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer Macだと文字化けしてしまうようなので、下記も参考にしました。 UTF-8の設定が必要なようです。 MacにMecabをインストールする (2013.3) 無駄な列の削除 ダウンロードしたツ
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