【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
Pythonメモ: Tweepyのややこしいレスポンスデータの読み方 〜Twitter API活用の最初の難関〜 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Twitterのbot作りは良い勉強になる 以前のエントリで紹介したように、Tweepyというライブラリを使うと、かなり簡単にPythonでTwitterを自動操作出来るようになります。 www.statsbeginner.net つぶやいたり、フォロー／アンフォローしたり、RTしたりふぁぼったりといったアクションをTweepyを使って記述し、自動で実行できる環境に置けば、自前のbotが出来上がります。botといえば、ブログ記事の紹介ツイートを定期的に流したり、新しいフォロワーにフォロバするといった使い方がよくされていますが、自作のプログラムであれば例えば特定のキーワードを含むツイートをしているユーザを検索してそのプロフィールを取得してデータベース化するとか、ふぁぼやRTをよくしてくれる人を一定の基準を設けてリストに登録していくといった複合的な作業も、自動化できて手間が省けます。 私は自分
Pythonの"Tweepy"でTwitter APIから取得したデータを読んでみる - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
[追記] このエントリを書いた後、レスポンスデータの読み方について別途詳しくエントリにまとめました。 www.statsbeginner.net [/追記] 前回のエントリで、PythonのTweepyライブラリを導入し、TwitterのAPIをいじることができるようになりました。 statsbeginner.hatenablog.com で、APIから情報を取得して分析とかをするのであれば、Tweepyが返してくるデータから必要な項目を抜き出さなければならず、「Tweepyはいったいどんなデータを返してきているのか」を理解してなければ話にならないですよね。 とにかくまずはTweepy公式サイトのReferenceを読んでいくべきですが、取得されるデータの内容について細かいことは書いてないような気が？ どっかにドキュメントあるのかなと思ってGitHubをみてみたら、ソースコードとかは読めま
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