論文の冒頭の先行研究レビューの部分をみると、単語の感情特性を求めるためにこれまでどのような手法が提案されてきたかも概観できて参考になります。Tableを使って自分のツイートを実際に評価してみます。今回は、とりあえず何となく数値っぽいものを計算するところまで行きたかったので、単純な処理だけやりました。前回のエントリでも使いましたが、自分のツイート全件を処理するときは、Twitterの公式サイトからダウンロードできる全ツイート履歴のCSVファイルを使うのが良いです。これをPandasのデータフレームとして取り込むところから分析がスタートします。各種モジュールも最初にインポートしておきます。リンクが貼られている場合の、省略しない形のURLという10個のフィールドがありますが、今回必要とするのはtweet_idとtextだけです。TableもPandasで読み込みます。先ほども例示したように、めでたい:めでたい:形容詞:0.999645賢い:かしこい:形容詞:0.999486善い:いい:形容詞:0.999314適す:てきす:動詞:0.999295過小:かしょう:名詞:-0.942846塗る:ぬる:動詞:-0.943453器量負け:きりょうまけ:名詞:-0.943603固まる:かたまる:動詞:-0.943991というような内容になっているので、read_csvのオプションで区切り文字を「:」と指定して読み込めばいいかと思います。)まず、個々のツイートをMeCabで形態素解析して、単語に分けるとともにその基本形表記を取得します。MeCabの導入方法等は過去のエントリを参照してください。基本形を取得するのは、実際のツイート中に登場する未然形や連用形のように活用された形だと、極性辞書をサーチすることができないからです。Pythonでふつうに形態素解析をする場合、返ってくる情報は以下のような感じになります。print(m.parse('STAP細胞はあります。名詞,一般,*,*,*,*,細胞,サイボウ,サイボーは助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワあり動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用形,ある,アリ,アリます助動詞,*,*,*,特殊・マス,基本形,ます,マス,マス。記号,句点,*,*,*,*,。