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Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi: 3 etapas (com imagens)
Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi: 3 etapas (com imagens)

Vídeo: Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi: 3 etapas (com imagens)

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Anonim
Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi
Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi
Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi
Análise de sentimento do Twitter com Raspberry Pi

O que é análise de sentimento e por que você deveria se preocupar com isso?

A análise de sentimento é o processo de determinar o tom emocional por trás de uma série de palavras, usado para obter uma compreensão das atitudes, opiniões e emoções expressas em uma menção online. A análise de sentimento é extremamente útil no monitoramento de mídia social, pois nos permite obter uma visão geral da opinião pública mais ampla por trás de certos tópicos. Os aplicativos são amplos e poderosos. A capacidade de extrair percepções de dados sociais é uma prática que está sendo amplamente adotada por organizações em todo o mundo. Curiosidade: a administração Obama usou a análise de sentimento para avaliar a opinião pública em anúncios de políticas e mensagens de campanha antes da eleição presidencial de 2012.

Etapa 1: Fiação

Fiação!
Fiação!
Fiação!
Fiação!
Fiação!
Fiação!

Para este projeto, você precisará de:

  • Raspberry Pi (no nosso caso: Raspberry Pi 3 Modelo B)
  • 3 díodos LED (verde, amarelo e vermelho) para representar o humor, calculado a partir da análise de sentimento
  • 3 resistores (no nosso caso, 330 Ohm) para proteger seus pinos GPIO
  • fios, ou um cabo fêmea (no nosso caso, 40 pinos)

Agora, você tem que conectar os diodos led nos pinos GPIO específicos no Raspberry Pi (você pode escolher outros pinos, mas terá que refatorar o código depois). Certifique-se de que o Raspberry Pi esteja desligado. Em seguida, conecte os resistores nos ânodos dos diodos LED. Depois disso, você deve conectar seu diodo verde no pino 21, amarelo no pino 24 e o vermelho no pino 15. Todos os cátodos devem ser conectados aos pinos de aterramento. Agora você está pronto para pular para a próxima etapa!

Etapa 2: importar os pacotes

Você precisará de alguns pacotes para que o código funcione.

  • Tweepy: biblioteca python para a API oficial do Twitter. pip3 install tweepy
  • TextBlob: biblioteca python para processamento de dados textuais. pip3 install textblob
  • Pillow: biblioteca python para a interface do usuário. pip3 instalar travesseiro

Os seguintes pacotes geralmente vêm junto com o python3, mas caso você obtenha um erro de compilação, basta instalá-los usando o comando pip3:

  • Estatísticas: biblioteca python para estatísticas.
  • Matplotlib: biblioteca python para representação gráfica de dados.
  • Tkinter: biblioteca python para a interface do usuário.
  • RPi. GPIO: biblioteca python que está disponível apenas em um RaspberryPi (mas hey, estamos fazendo isso exclusivamente para um RasberryPi), que gerencia os pinos GPIO.

NOTA: Para testar isso no desktop: simplesmente comente 'import led_manager.py' no script main.py.

Etapa 3: Implementação

Implementação
Implementação
Implementação
Implementação

Coloque os seguintes scripts juntos em um diretório no RaspberryPi:

  • main.py - O ponto de entrada do aplicativo. (execute este script no console).
  • sentiment_analysis.py - Script que se conecta à API do Twitter, processa os dados e gera resultados.
  • pie.py - Script que gera uma representação gráfica dos resultados.
  • led_manager.py - Script que lida com os diodos no RaspberryPi.

Colaboradores: Zafir Stojanovski (151015) e Filip Spasovski (151049)

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