python - 使用 tweepy 和情绪分析流式传输推文的问题

Question

我是一名初学者 Python 程序员，我发现很难弄清楚简单的 Tweepy Streaming api。

基本上我正在尝试执行以下操作。

1. 以葡萄牙语流式传输推文。

2. 显示每条推文的观点。

我无法流式传输语言推文。 有人可以帮我弄清楚我做错了什么吗？

import tweepy
from textblob import TextBlob
### I have the keys updated on those veriables

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY,CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN,ACCESS_TOKEN_SECRET)
API = tweepy.API(auth)


class MyStreamListener(tweepy.StreamListener):

    def on_status(self, status):
        print("--------------------")
        print(status.text)
        analysis = TextBlob(status.text)

        if analysis.sentiment.polarity > 0:
            print("sentiment is positiv")
        elif analysis.sentiment.polarity == 0:
            print("sentiment is Neutral")
        else:
            print("sentiment is Negative")
        print("--------------------\n")


myStreamListener = MyStreamListener()
myStream = tweepy.Stream(auth = API.auth, listener=myStreamListener, tweet_mode='extended', lang='pt')

myStream.filter(track=['trump'])

示例 o/p 是

RT @SAGEOceanTweets: Innovation Hack Week 2019: @nesta_uk is exploring the possibility of holding a hack week in 2019, focused on state-of-�

但是，在发布几条推文后它就停止了，我收到此错误

      return codecs.charmap_encode(input,self.errors,encoding_table)[0]
      UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode 
      character '\U0001f4ca' in position 76: character maps to <undefined>
      [Finished in 85.488s]

而且推文也不是葡萄牙语的。 如何连续流式传输并获取葡萄牙语推文并执行情绪分析

你们能否指导我如何流式传输语言推文，然后使用 textblob 分析情绪。

谢谢

Answer 1

此代码可以帮助您实现目标:

NLP Twitter Streaming Mood

它从 Twitter 收集数据并分析情绪。但是，如果您想开发葡萄牙语情感分析，则应该使用经过训练的葡萄牙语维基百科 (Word2Vec)，以获得经过训练的模型的词嵌入。这是您可以可靠地做到这一点的唯一方法。 NLTK 和 Gensim 在英语中效果更好，NLTK 在葡萄牙语中效果非常有限。

from nltk import sent_tokenize, word_tokenize, pos_tag
from nltk import sent_tokenize, word_tokenize, pos_tag
import nltk
import numpy as np
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import tweepy
from tweepy import OAuthHandler
from tweepy import Stream
from tweepy.streaming import StreamListener
import re

consumer_key = '12345'
consumer_secret = '12345'
access_token = '123-12345'
access_secret = '12345'

auth = OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_secret)

api = tweepy.API(auth)

number_tweets=100
data=[]
for status in tweepy.Cursor(api.search,q="trump").items(number_tweets):
    try:
        URLless_string = re.sub(r'\w+:\/{2}[\d\w-]+(\.[\d\w-]+)*(?:(?:\/[^\s/]*))*', '', status.text)
        data.append(URLless_string)
    except:
        pass

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

text=data

sentences = sent_tokenize(str(text))
sentences2=sentences
sentences2

tokens = word_tokenize(str(text))
tokens=[lemmatizer.lemmatize(tokens[i]) for i in range(0,len(tokens))]

len(tokens)

tagged_tokens = pos_tag(tokens)
tagged_tokens