Afinal, o que o Python achou do Impeachment?

Fundamentos de Machine Learning em Python com NLTK e sentimentalização de frases!

Transcript

1. Como o Python analisa o Impeachment? Vinicius Mesel me@vmesel.com
2. me@vmesel: whoami Nome: Vinicius mesel Email: me@vmesel.com Git: github.com/vmesel
3. Considerações Iniciais • Não estou sendo patrocinado por partidos • Não sou coxinha, nem petralha… • As estatísticas são do Twitter e não foram alteradas • Este projeto é Open-Source e você pode ver o conteúdo em: wp-a. co/u/TwitterProcessing
4. O que é o Impeachment?
5. Como ele é?
6. • Que merda que você tem na cabeça para armazenar tudo isso sobre o impeachment? • Você precisa de tratamento terapêutico/político? • Você é Coxinha ou Petralha? As incríveis perguntas:
7. O que foi usado neste projeto? - Um desenvolvedor, um (quase-)linguista desenvolvedor - Python 3 - Twitter-Python (poderia ser o Tweepy, mas não sei utiliza-lo) - NLTK - Bokeh - TXTs com vários megas de tweets retirados
8. Impeachment no Twitter - Mais de 160 mil tweets sobre o assunto - #ImpeachmentDay chegou aos Trending Topics - O assunto foi campeão durante o final de semana (15 a 18 de Abril)
9. Como foi feita a Análise? - Scrapping dos tweets - Tagging de sentimentos em tweets amostrais - Tokenizing dos Tweets - Retirada de stopwords e avaliação dos valores sentimentais de cada Palavra E tudo levou a isto…
10. Resultados da Pesquisa de Satisfação!
11. Obrigado pela atenção! Dúvidas, angústias e problemas com a presidenta? (para a última opção, não me contate) Email: me@vmesel.com