Sentiment Analysis 101

Português >
English v

Concept

SA is contextual mining of text which identifies and extracts subjective information in source material, and helping a business to understand the social sentiment of their brand, product or service.

Analysis

Two parameters are essential in a SA, Polarity and Subjectivity.

Polarity, is the emotion in a sentence

Subjectivity, is the personanl feelings, visions in that sentence

Some Examples

I'm like this speech
The sentence above show a example of Polarity
I'm here today to see this speech
This one perhaps, show a a example of subjectivity

Polarity X Subjectivity

Polarity X Subjectivity

Natural Language Processing (NLP)

The computer don't know the meaning of words in a sentence, that's why we use NLP, and after a Tokenization, we have POS (part of speech) terms

POS Tags

Sentiment Analysis From Twitter

Now, in this small example, we go analise the sentiment of a hashtag.

For this SA, we use TextBlob module.


from textblob import TextBlob as tb
import tweepy
import numpy as np

consumer_key = 'your consumer key'
consumer_secret = 'your consumer secret'
access_token = 'your access token'
access_token_secret = 'your acess token secret'

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

public_tweets = api.search('Github')

analysis = None

for tweet in public_tweets:
    print(tweet.text)    
    analysis = tb(tweet.text)
    print(analysis.sentiment.polarity)

SA of TextBlob

Created a blob with the text from tweet, and after analysis we have a average with the range of [-1.0, 1.0]

Where values under zero, are negative feelings, and above zero, positive feelings

print('Thank You!')

github.com/newtongaliza

newtonjgaliza@gmail.com

@newtongaliza

Conceito

AS é uma análise contextual que busca identificar e extrair informação subjetiva do material fonte, com o objetivo de ajudar um negócio, marca ou serviço a entender o sentimento social atrelado a ele. Geralmente realizando monitaramento em redes sociais.

Análise

Dois parâmetros são primordiais numa AS, Polaridade e Subjetividade.

Polaridade, é a emoção expressa em uma sentença.

Subjetividade, é a expressão de sentimentos pessoais, visão ou crença.

Alguns Exemplos

Estou gostando dessa palestra.
A sentença acima mostra um exemplo de Polaridade
Estou aqui hoje vendo uma palestra sobre Análise de Sentimento.
Já essa sentença, mostra um exemplo de subjetividade

Polaridade x Subjetividade

Polaridade x Subjetividade

Natural Language Processing (NLP)

O computador não sabe o significado das palavras presentes numa sentença, para isso usamos NLP, que vai passar por uma Tokenization, para entao termos um POS(part of speech).

POS Tags

Análise de Sentimentos do Twitter

Vamos agora para um pequeno exemplo, onde iremos analisar os sentimentos de uma determinada hashtag.

Iremos utilizar o módulo TextBlob.


from textblob import TextBlob as tb
import tweepy
import numpy as np

consumer_key = 'your consumer key'
consumer_secret = 'your consumer secret'
access_token = 'your access token'
access_token_secret = 'your acess token secret'

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

public_tweets = api.search('Github')

analysis = None

for tweet in public_tweets:
    print(tweet.text)    
    analysis = tb(tweet.text)
    print(analysis.sentiment.polarity)

AS do TextBlob

Criamos um blob com o texto do tweet, e após análise temos um resultado com uma média de range [-1.0, 1.0]

Onde valores abaixo de zero, são sentimentos negativos e acima de zero, análises satisfatórias

print('Muito Obrigado!')

github.com/newtongaliza

newtonjgaliza@gmail.com

@newtongaliza