Sadržaj:

Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi: 3 koraka (sa slikama)
Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi: 3 koraka (sa slikama)

Video: Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi: 3 koraka (sa slikama)

Video: Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi: 3 koraka (sa slikama)
Video: SCP-261 Пан-мерное Торговый и эксперимент Войти 261 объявление Де + полный + 2024, Novembar
Anonim
Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi
Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi
Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi
Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi

Šta je analiza osjećaja i zašto biste trebali brinuti o njoj?

Analiza osjećaja je proces određivanja emocionalnog tona iza niza riječi, koji se koristi za stjecanje razumijevanja stavova, mišljenja i emocija izraženih u okviru online spominjanja. Analiza osjećaja izuzetno je korisna u praćenju društvenih medija jer nam omogućuje da steknemo uvid u šire mišljenje javnosti iza određenih tema. Aplikacije su široke i moćne. Sposobnost izvlačenja uvida iz društvenih podataka praksa je koju široko prihvaćaju organizacije diljem svijeta. Zabavna činjenica: Obamina administracija je upotrijebila analizu osjećaja za mjerenje javnog mnijenja prema najavama politika i porukama kampanje uoči predsjedničkih izbora 2012. godine.

Korak 1: Ožičenje

Wiring Up!
Wiring Up!
Wiring Up!
Wiring Up!
Wiring Up!
Wiring Up!

Za ovaj projekat trebat će vam:

  • Raspberry Pi (u našem slučaju: Raspberry Pi 3 model B)
  • 3 LED diode (zelena, žuta i crvena) za predstavljanje raspoloženja, izračunate iz analize osjećaja
  • 3 otpornika (u našem slučaju 330 Ohma) za zaštitu vaših GPIO pinova
  • žice ili ženski kabel (u našem slučaju 40 -pinski)

Sada morate spojiti LED diode na određene GPIO pinove na Raspberry Pi -u (možete odabrati druge pinove, ali ćete nakon toga morati preinačiti kôd). Provjerite je li Raspberry Pi isključen. Zatim spojite otpornike na anode LED dioda. Nakon toga trebate spojiti svoju zelenu diodu na pin 21, žutu na pin 24 i crvenu na pin 15. Sve katode treba spojiti na pinove za uzemljenje. Sada ste spremni za prelazak na sljedeći korak!

Korak 2: Uvezite pakete

Da bi kod funkcionirao, trebat će vam nekoliko paketa.

  • Tweepy: python biblioteka za službeni Twitter API. pip3 install tweepy
  • TextBlob: python biblioteka za obradu tekstualnih podataka. pip3 instalirajte textblob
  • Jastuk: python biblioteka za korisničko sučelje. pip3 instalirajte jastuk

Sljedeći paketi obično dolaze u paketu s python3, ali u slučaju da dođe do greške pri kompilaciji, jednostavno ih instalirajte pomoću naredbe pip3:

  • Statistika: python biblioteka za statistiku.
  • Matplotlib: python biblioteka za grafičko predstavljanje podataka.
  • Tkinter: python biblioteka za korisničko sučelje.
  • RPi. GPIO: python biblioteka koja je dostupna samo na RaspberryPi (ali hej, ovo radimo isključivo za RasberryPi), koja upravlja GPIO pinovima.

NAPOMENA: Da biste ovo testirali na radnoj površini: jednostavno komentirajte 'import led_manager.py' u skripti main.py.

Korak 3: Implementacija

Implementacija
Implementacija
Implementacija
Implementacija

Postavite sljedeće skripte zajedno u direktorij na RaspberryPi:

  • main.py - Ulazna točka za aplikaciju. (pokrenite ovu skriptu u konzoli).
  • sentiment_analysis.py - Skripta koja se povezuje sa Twitter API -jem, obrađuje podatke i generira rezultate.
  • pie.py - Skripta koja generira grafički prikaz rezultata.
  • led_manager.py - Skripta koja upravlja diodama na RaspberryPi.

Saradnici: Zafir Stojanovski (151015) & Filip Spasovski (151049)

Kod:

Preporučuje se: