Sadržaj:
Video: Twitter analiza osjećaja s Raspberry Pi: 3 koraka (sa slikama)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:37
Što je analiza osjećaja i zašto biste trebali brinuti o njoj?
Analiza osjećaja je proces određivanja emocionalnog tona iza niza riječi, koji se koristi za razumijevanje stavova, mišljenja i emocija izraženih unutar online spomena. Analiza osjećaja iznimno 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 upotrijebila je analizu osjećaja za mjerenje javnog mnijenja prema najavama politika i porukama kampanje uoči predsjedničkih izbora 2012. godine.
Korak 1: Ožičenje
Za ovaj projekt 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 trebaju biti spojene na uzemljenje. Sada ste spremni za skok na sljedeći korak!
Korak 2: Uvezite pakete
Da bi kôd radio, trebat će vam nekoliko paketa.
- Tweepy: python biblioteka za službeni Twitter API. pip3 instalirati tweepy
- TextBlob: python knjižnica za obradu tekstualnih podataka. pip3 instalirajte textblob
- Jastuk: knjižnica python za korisničko sučelje. pip3 instalirajte jastuk
Sljedeći paketi obično dolaze u paketu s python3, ali u slučaju da dođe do pogreške pri kompilaciji, jednostavno ih instalirajte pomoću naredbe pip3:
- Statistika: python knjižnica za statistiku.
- Matplotlib: python knjižnica za grafičko predstavljanje podataka.
- Tkinter: knjižnica python za korisničko sučelje.
- RPi. GPIO: python knjižnica 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
Sljedeće skripte stavite zajedno u direktorij na RaspberryPi:
- main.py - Ulazna točka za aplikaciju. (pokrenite ovu skriptu u konzoli).
- sentiment_analysis.py - Skripta koja se povezuje s Twitter API -jem, obrađuje podatke i generira rezultate.
- pie.py - Skripta koja generira grafički prikaz rezultata.
- led_manager.py - Skripta koja rukuje diodama na RaspberryPi.
Suradnici: Zafir Stojanovski (151015) & Filip Spasovski (151049)
Kod:
Preporučeni:
Analiza LTE -a Cat.M1 PSM (način uštede energije): 4 koraka
Analiza LTE -a Cat.M1 PSM (način uštede energije): U prethodnom smo članku razgovarali o tome kako postaviti ciklus Aktivno / Spavanje pomoću PSM -a. Molimo pogledajte prethodni članak za objašnjenja hardvera i postavki PSM-a i AT naredbe. (Veza: https://www.instructables.com/id/What-Is-a-PSMPow…Ac
Analiza podataka o temperaturi/vlažnosti pomoću Ubidota i Google tablica: 6 koraka
Analiza podataka o temperaturi/vlažnosti pomoću Ubidota i Google tablica: U ovom ćemo vodiču mjeriti različite podatke o temperaturi i vlažnosti zraka pomoću senzora temperature i vlažnosti. Naučit ćete i kako poslati te podatke Ubidotsu. Tako da ga možete analizirati s bilo kojeg mjesta za različite primjene. Također slanjem
Analiza bio impedancije (BIA) s AD5933: 9 koraka
Analiza biološke impedancije (BIA) S AD5933: Bio sam zainteresiran za izradu Analiza bio impedancije za mjerenje sastava tijela i mojim nasumičnim pretraživanjima stalno sam pronalazio dizajn iz razreda Biomedicinski instrumenti iz 2015. na Sveučilištu Vanderbilt. Radio sam kroz dizajn i
Analiza glavnih komponenti: 4 koraka
Analiza glavnih komponenti: Analiza glavnih komponenti je statistička metoda koja pretvara skup moguće koreliranih varijabli u skup linearno nekoreliranih vrijednosti pomoću ortogonalnih transformacija. Jednostavnim riječima s obzirom na skup podataka s više dimenzija, pomaže
Analiza Bluetooth sustava Windows - pristup senzorskim oznakama: 7 koraka (sa slikama)
Analiza sustava Windows Bluetooth - pristup SensorTag: U nastavku ću napraviti analizu operacijskog sustava Windows (OS) sa stajališta komunikacije s Bluetooth niskoenergetskim uređajima - u našem slučaju s različitim vrstama senzorskih oznaka: Thunderboard React, Thunderboard Sense (b