Twitter的比特幣情感分析器怎樣來構(gòu)建

比特幣創(chuàng)建于2009年，仍然是一個(gè)相當(dāng)年輕的項(xiàng)目。但其市場(chǎng)價(jià)格非常不穩(wěn)定。此外，比特幣對(duì)大眾效應(yīng)更為敏感，比如像2017年底那樣大眾為占據(jù)的FOMO感覺一樣。在大眾的興奮情緒推動(dòng)下，比特幣價(jià)格曾高達(dá)到2萬美元的歷史高點(diǎn)。

能夠衡量圍繞比特幣的這種類型的情緒，可以很好地表明未來幾個(gè)小時(shí)內(nèi)等待比特幣價(jià)格的因素。一個(gè)好的解決方案是分析像Twitter這樣的社交網(wǎng)絡(luò)上圍繞比特幣的活動(dòng)。在本文中，我將教您如何創(chuàng)建一個(gè)Java程序，從Twitter上檢索的tweets中分析關(guān)于比特幣的所有大眾情緒。

比特幣情緒分析器規(guī)范

您將學(xué)習(xí)開發(fā)的比特幣情緒分析器在執(zhí)行過程中將執(zhí)行以下操作：

1. 在Twitter上檢索包含關(guān)鍵字bitcoin的推文

2. 分析每條檢索到的推文，以及檢測(cè)與之相關(guān)的大眾情緒

3. 在Twitter上顯示以下5種比特幣情緒各自的百分比：非常消極，消極，中立，積極，非常積極

該程序?qū)⒃诿看螆?zhí)行后結(jié)束，由于Twitter是使用其免費(fèi)的開發(fā)人員API設(shè)置的配額，將不會(huì)連續(xù)執(zhí)行此分析。

創(chuàng)建Java項(xiàng)目

第一步是創(chuàng)建一個(gè)Java項(xiàng)目。我們將使用Maven作為依賴關(guān)系管理器。

在依賴性方面，我們將具有以下代碼庫：

1. Twitter4J是Twitter API的非官方Java客戶端

2. Stanford CoreNLP是一個(gè)用于自然語言處理的開源庫

Twitter4J將允許我們以一種簡(jiǎn)單的方式從Twitter中檢索tweets的推文樣本。Stanford CoreNLP代碼庫將使我們能夠檢測(cè)與每個(gè)相關(guān)推文相關(guān)的情緒。

這為我們的項(xiàng)目提供了以下POM：

《？xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”？》

《project xmlns=“http://maven.apache.org/POM/4.0.0” xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xsi:schemaLocation=“http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd”》

《modelVersion》4.0.0《/modelVersion》

《groupId》com.ssaurel《/groupId》

《artifactId》bitcoinsentiment《/artifactId》

《version》0.0.1-SNAPSHOT《/version》

《packaging》jar《/packaging》

《name》bitcoinsentiment《/name》

《url》http://maven.apache.org《/url》

《properties》

《project.build.sourceEncoding》UTF-8《/project.build.sourceEncoding》

《/properties》

《dependencies》

《dependency》

《groupId》edu.stanford.nlp《/groupId》

《artifactId》stanford-corenlp《/artifactId》

《version》3.9.2《/version》

《/dependency》

《dependency》

《groupId》edu.stanford.nlp《/groupId》

《artifactId》stanford-corenlp《/artifactId》

《version》3.9.2《/version》

《classifier》models《/classifier》

《/dependency》

《dependency》

《groupId》org.twitter4j《/groupId》

《artifactId》twitter4j-core《/artifactId》

《version》［4.0，）《/version》

《/dependency》

《dependency》

《groupId》org.slf4j《/groupId》

《artifactId》slf4j-simple《/artifactId》

《version》1.6.1《/version》

《/dependency》

《dependency》

《groupId》junit《/groupId》

《artifactId》junit《/artifactId》

《version》3.8.1《/version》

《scope》test《/scope》

《/dependency》

《/dependencies》

《/project》

創(chuàng)建一個(gè)Twitter應(yīng)用程序

使用Twitter API需要?jiǎng)?chuàng)建開發(fā)者帳戶。它是免費(fèi)的，但會(huì)有一定調(diào)用次數(shù)和配額限制使用。作為我們用于展示目的的項(xiàng)目的一部分，這是完全足夠的。使用Twitter API所需的開發(fā)者帳戶的創(chuàng)建在此處完成：

開發(fā)者地址https://developer.twitter.com/

創(chuàng)建此帳戶后，您將轉(zhuǎn)到下一頁：

您將需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的應(yīng)用程序。我選擇將我的應(yīng)用程序命名為“ Bitcoin_Sentiment_Analyzer”。在創(chuàng)建此應(yīng)用程序期間，您將必須填寫有關(guān)它的一定數(shù)量的信息。最后，您將到達(dá)“Keys and tokens””屏幕，在該屏幕上，您將找到使您在調(diào)用Twitter API來檢索與比特幣相關(guān)的推文時(shí)正確進(jìn)行身份驗(yàn)證的信息：

檢索推文

現(xiàn)在已經(jīng)創(chuàng)建了與比特幣情緒分析器關(guān)聯(lián)的Twitter應(yīng)用程序，我們將能夠繼續(xù)檢索程序中的推文。為此，我們將依靠Twitter4J代碼庫。

Twitter4J具有TwitterF actory和Twitter類作為其入口點(diǎn)。

TwitterFactory類將包含與Twitter API的連接信息的Configuration對(duì)象實(shí)例作為輸入：

· 使用者API公鑰

· 使用者API密鑰

· 訪問Token

· 訪問Token密鑰

然后，我將通過調(diào)用其getInstance方法從TwitterFactory檢索Twitter對(duì)象實(shí)例的實(shí)例。有了這個(gè)對(duì)象，我們將能夠在Twitter API上啟動(dòng)查詢。我們將使用其搜索方法來檢索符合特定條件的推文。

在Query對(duì)象中對(duì)查詢建模，該對(duì)象以與您要通過Twitter API執(zhí)行的查詢相對(duì)應(yīng)的字符串作為輸入。對(duì)于比特幣情緒分析器，我想檢索包含關(guān)鍵字bitcoin的推文，而不是轉(zhuǎn)發(fā)，鏈接，答案或圖片。

該查詢用以下字符串表示：

bitcoin -filter:retweets -filter:links -filter:replies -filter:images

Query類的setCount方法允許您定義要檢索的結(jié)果數(shù)。如果使用免費(fèi)的開發(fā)人員API，則此數(shù)量限制為100個(gè)結(jié)果。

最后，仍然需要通過從Twitter對(duì)象實(shí)例的search方法傳遞該查詢來執(zhí)行此查詢返回一個(gè)QueryResult對(duì)象，將其保留在其上以調(diào)用getTweets方法以檢索Status對(duì)象的列表。每個(gè)Status對(duì)象代表一條推文。最終可以通過后一個(gè)對(duì)象的getText方法訪問其文本內(nèi)容。

所有這些提供了以下searchTweets方法：

public static List 《 Status 》 searchTweets（String keyword） {

List 《 Status 》 tweets = Collections.emptyList（）;

ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder（）;

cb.setDebugEnabled（true）.setOAuthConsumerKey（“YOUR_CONSUMER_KEY”）

.setOAuthConsumerSecret（“YOUR_CONSUMER_SECRET”）

.setOAuthAccessToken（“YOUR_ACCESS_TOKEN”）

.setOAuthAccessTokenSecret（“YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET”）;

TwitterFactory tf = new TwitterFactory（cb.build（））;

Twitter twitter = tf.getInstance（）;

Query query = new Query（keyword + “ -filter:retweets -filter:links -filter:replies -filter:images”）;

query.setCount（100）;

query.setLocale（“en”）;

query.setLang（“en”）;;

try {

QueryResult queryResult = twitter.search（query）;

tweets = queryResult.getTweets（）;

} catch （TwitterException e） {}

return tweets;

}

分析一條推文的情緒分析

下一步是分析一條推文的情緒分析。Google，Amazon或Microsoft提供解決方案。但是也有非常好的免費(fèi)和開源解決方案，例如Stanford CoreNLP代碼庫。

Stanford CoreNLP代碼庫完全滿足我們的需求，這是我們的比特幣情緒分析器程序的一部分。

StanfordCoreNLP類是API的入口點(diǎn)。我們通過傳遞屬性的實(shí)例作為實(shí)例來實(shí)例化此對(duì)象，在其中定義了將在文本分析期間使用的不同注釋器。

然后，我調(diào)用StanfordCoreNLP對(duì)象的處理方法以開始文本分析。作為結(jié)果回報(bào)，我得到一個(gè)Annotation對(duì)象，將在該對(duì)象上迭代以獲得關(guān)聯(lián)的CoreMap對(duì)象。對(duì)于這些對(duì)象中的每一個(gè)，我都檢索一個(gè)Tree對(duì)象，該對(duì)象是通過將SentimentAnnotatedTree類作為輸入調(diào)用get方法而獲得的。

最后，仍然需要通過傳遞Tree的此實(shí)例作為輸入來調(diào)用RNNCoreAnnotations類的靜態(tài)方法getPredictedClass。返回值對(duì)應(yīng)于此分析文本的總體情緒。文本的總體情感是通過保留文本最長(zhǎng)部分的情感來計(jì)算的。

為作為輸入傳遞的文本計(jì)算的情感表示為一個(gè)整數(shù)，其值的范圍可以從0到4（含0和4）。

為了便于以后對(duì)文本的情緒進(jìn)行操作，我定義了TypeSentiment枚舉，將每個(gè)值與以該枚舉的形式定義的關(guān)聯(lián)感覺相關(guān)聯(lián)。

所有這些都給出以下代碼：

enum TypeSentiment {

VERY_NEGATIVE（0）， NEGATIVE（1）， NEUTRAL（2）， POSITIVE（3）， VERY_POSITIVE（4）;

int index;

private TypeSentiment（int index） {

this.index = index;

}

public static TypeSentiment fromIndex（int index） {

for （TypeSentiment typeSentiment： values（）） {

if （typeSentiment.index == index） {

return typeSentiment;

}

return TypeSentiment.NEUTRAL;

}

public static TypeSentiment analyzeSentiment（String text） {

Properties props = new Properties（）;

props.setProperty（“annotators”， “tokenize， ssplit， parse， sentiment”）;

StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP（props）;

int mainSentiment = 0;

if （text ！= null && text.length（）》 0） {

int longest = 0;

Annotation annotation = pipeline.process（text）;

for （CoreMap sentence： annotation.get（CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class）） {

Tree tree = sentence.get（SentimentCoreAnnotations.SentimentAnnotatedTree.class）;

int sentiment = RNNCoreAnnotations.getPredictedClass（tree）;

String partText = sentence.toString（）;

if （partText.length（）》 longest） {

mainSentiment = sentiment;

longest = partText.length（）;

}

return TypeSentiment.fromIndex（mainSentiment）;

}

匯編程序的不同部分

現(xiàn)在我們可以檢索與給定關(guān)鍵字相對(duì)應(yīng)的推文。然后我們能夠分析其每個(gè)推文，以獲得與之相關(guān)的推文情緒。剩下的就是將所有這些匯編到BitcoinSentimentAnalyzer類的主要方法中。

首先我定義一個(gè)HashMap，它將存儲(chǔ)在分析的tweets中發(fā)現(xiàn)每個(gè)情感的次數(shù)。然后使用關(guān)鍵字“ bitcoin”作為輸入來調(diào)用searchTweets方法。

下一步是迭代由searchTweets方法返回的列表中包含的Status對(duì)象。對(duì)于每條推文，我都檢索關(guān)聯(lián)的文本并調(diào)用analysisSentiment方法以TypeSentiment實(shí)例的形式計(jì)算關(guān)聯(lián)的情感。

每次返回情感時(shí)，我們都會(huì)在HashMap中增加計(jì)數(shù)器。在分析了所有檢索到的推文之后，我們可以顯示關(guān)于比特幣的每種觀點(diǎn)的百分比，以在Twitter上給出當(dāng)前觀點(diǎn)的分布。

以下是完整的代碼：

package com.ssaurel.bitcoinsentiment;

import java.util.Collections;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map.Entry;

import java.util.Properties;

import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;

import edu.stanford.nlp.neural.rnn.RNNCoreAnnotations;

import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;

import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;

import edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentCoreAnnotations;

import edu.stanford.nlp.trees.Tree;

import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;

import twitter4j.Query;

import twitter4j.QueryResult;

import twitter4j.Status;

import twitter4j.Twitter;

import twitter4j.TwitterException;

import twitter4j.TwitterFactory;

import twitter4j.conf.ConfigurationBuilder;

public class BitcoinSentimentAnalyzer {

enum TypeSentiment {

VERY_NEGATIVE（0）， NEGATIVE（1）， NEUTRAL（2）， POSITIVE（3）， VERY_POSITIVE（4）;

int index;

private TypeSentiment（int index） {

this.index = index;

}

public static TypeSentiment fromIndex（int index） {

for （TypeSentiment typeSentiment： values（）） {

if （typeSentiment.index == index） {

return typeSentiment;

}

return TypeSentiment.NEUTRAL;

}

public static List 《 Status 》 searchTweets（String keyword） {

List 《 Status 》 tweets = Collections.emptyList（）;

ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder（）;

cb.setDebugEnabled（true）.setOAuthConsumerKey（“UiLHCETjD1SLKb4EL6ixm90Mv”）

.setOAuthConsumerSecret（“fDAqCfMQ6Azj1BbvXqS3f9HoPNM6BIGSV7jw3SUBu8TAaPPnBx”）

.setOAuthAccessToken（“58410144-m5F3nXtyZGNXFZzofNhYp3SQdNMrbfDLgZSvFMdOq”）

.setOAuthAccessTokenSecret（“PxlJJ3dRMlMiUf7rFAqEo4n0yLbiC6FC4hyvKF7ISBgdW”）;

TwitterFactory tf = new TwitterFactory（cb.build（））;

Twitter twitter = tf.getInstance（）;

Query query = new Query（keyword + “ -filter:retweets -filter:links -filter:replies -filter:images”）;

query.setCount（100）;

query.setLocale（“en”）;

query.setLang（“en”）;;

try {

QueryResult queryResult = twitter.search（query）;

tweets = queryResult.getTweets（）;

} catch （TwitterException e） {}

return tweets;

}

public static TypeSentiment analyzeSentiment（String text） {

Properties props = new Properties（）;

props.setProperty（“annotators”， “tokenize， ssplit， parse， sentiment”）;

StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP（props）;

int mainSentiment = 0;

if （text ！= null && text.length（）》 0） {

int longest = 0;

Annotation annotation = pipeline.process（text）;

for （CoreMap sentence： annotation.get（CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class）） {

Tree tree = sentence.get（SentimentCoreAnnotations.SentimentAnnotatedTree.class）;

int sentiment = RNNCoreAnnotations.getPredictedClass（tree）;

String partText = sentence.toString（）;

if （partText.length（）》 longest） {

mainSentiment = sentiment;

longest = partText.length（）;

}

return TypeSentiment.fromIndex（mainSentiment）;

}

public static void main（String［］ args） {

HashMap 《 TypeSentiment， Integer 》 sentiments = new HashMap 《 BitcoinSentimentAnalyzer.TypeSentiment， Integer 》（）;

List 《 Status 》 list = searchTweets（“bitcoin”）;

for （Status status： list） {

String text = status.getText（）;

TypeSentiment sentiment = analyzeSentiment（text）;

Integer value = sentiments.get（sentiment）;

if （value == null） {

value = 0;

}

value++;

sentiments.put（sentiment， value）;

}

int size = list.size（）;

System.out.println（“Sentiments about Bitcoin on ” + size + “ tweets”）;

for （Entry 《 TypeSentiment， Integer 》 entry： sentiments.entrySet（）） {

System.out.println（entry.getKey（） + “ =》 ” + （entry.getValue（） * 100） / size + “ %”）;

}

運(yùn)行比特幣情緒分析器

本文的最佳之處在于，我們將把剛剛構(gòu)建的比特幣情緒分析器程序付諸實(shí)踐。執(zhí)行該程序后，經(jīng)過幾秒鐘的分析，我得到以下結(jié)果：

在Twitter API返回的推文示例中，人們對(duì)比特幣的普遍看法如下：

1. 2%非常負(fù)面的推文

2. 72%的負(fù)面推文

3. 12%的中立推文

4. 14%的正面推文

我們的比特幣情緒分析清楚地表明，目前Twitter上的總體情緒對(duì)比特幣相當(dāng)負(fù)面。

更進(jìn)一步

我們的比特幣情緒分析儀功能完善，為進(jìn)一步分析比特幣情緒提供了良好的基礎(chǔ)。因此，您可以連續(xù)執(zhí)行此分析，以使其與可通過Coindesk的比特幣價(jià)格指數(shù)API檢索的比特幣價(jià)格相關(guān)。

因此，如果Twitter上有關(guān)比特幣的普遍情緒與價(jià)格的變化直接相關(guān)，則可以由此推斷。該程序可以幫助您改善對(duì)比特幣未來價(jià)格的預(yù)測(cè)。對(duì)于此類程序，您將需要切換到Twitter的付費(fèi)開發(fā)人員API，以實(shí)時(shí)獲取有關(guān)比特幣的推文。

責(zé)任編輯：ct

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