テキストの感情分析をしたいと思って作ってみました．
動機:テキスト文の極性(ポジティブ，ネガティブ)の判定を手っ取り早く行いたい． >> ある商品レビュー，話題分析に，twitterのリアルデータを使うことができないか．
実装した内容
- ツイートを取得してきて， mysqlに格納する．(今回は「嬉し」，「悲し」の2クエリ)
- モデル: ランダムフォレスト
- モデルの保存: pickle
- 教師ラベル(正例，負例)の付け方: 「嬉し」で集めてきたツイートを全部POSのカテゴリ，「悲し」で集めてきたツイートを全部NEGのカテゴリとする．(手っ取り早くラベルを付けたかったので．)
- ブラウザ上でシステムを動かす方法: python3.6標準のCGIモジュールを使って，POST通信でデータの受け渡しを行う．
全体の流れ
1， twitterからモデル学習のためのツイートを収集する．
2， 集めてきたツイートの前処理を行う(形態素解析， 全n個の出現単語の出現頻度を換算して，n次元のベクトルを生成する．)
3， 前処理後のデータを用いて，ランダムフォレストのモデルを学習させる＆モデルをpickleに保存する．
4， HTMLからPOST通信でデータを取ってこれるように， htmlファイルを作成し， pythonプログラムにCGIのコードを組み込む．
5,テキストデータをブラウザから持ってきて， モデルを使って，POSかNEGの判定を行う．