[PYTHON] Erstellen Sie einen Bot, der Twitter-Trends verstärkt

Haben Sie eine Zeit, in der Sie den Twitter-Trend ankurbeln möchten?

In einem solchen Fall erstellen wir einen Bot, der automatisch twittert, indem Sätze aus einem bestimmten Tag in Python generiert werden.

Dieses Mal werde ich den Teil des Abrufens von Sätzen von Twitter und des Bildens von Sätzen weglassen. Außerdem habe ich es ungefähr 3 Mal aktualisiert, Das allererste ist einfach, also werde ich es erklären.

Führen Sie eine Syntaxanalyse durch

Zuerst müssen wir die Nomenklatur aus dem Japanischen extrahieren. Dieses Mal werden wir eine Syntaxanalysebibliothek namens "janome" verwenden.

janome ist ein Tool, das Japanisch in Syntax zerlegt

from janome.tokenizer import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()

sentence = 'Der heutige Gast war Herr Wada.'

for token in tokenizer.tokenize(sentence):
    print(token)
    
#Das heutige Substantiv,Anwalt möglich,*,*,*,*,heute,Hongjitsu,Hongjitsu
#Hilfswörter,Union,*,*,*,*,von,Nein,Nein
#Gastnomenklatur,Allgemeines,*,*,*,*,Die Gäste,Die Gäste,Die Gäste
#Ist ein Assistent,Hilfe,*,*,*,*,Ist,C.,Beeindruckend
#Wada Nomen,Proprietäre Nomenklatur,Name der Person,Nachname,*,*,Wada,Wada,Wada
#San Nomen,Suffix,Name der Person,*,*,*,Herr.,Sonne,Sonne
#Deshi Hilfsverb,*,*,*,Besonderer Tod,Kontinuierlicher Typ,ist,Deci,Deci
#Hilfsverb,*,*,*,Besondere,Grundform,Ta,Ta,Ta
#.. Symbol,Phrase,*,*,*,*,。,。,。

Der Japaner wird so zersetzt.

Suchen Sie nach Duplikaten

Sie können damit einen Tweet aufschlüsseln, dies kann jedoch zu Rauschen führen.

Machen Sie daher nur dann einen Satz, wenn dieselbe Nomenklatur in mehreren Tweets vorhanden ist.

Manche Leute mögen das.

Erstens gibt es eine Klasse für die doppelte Extraktion.

class DuplicateChecker:
    
    def __init__(self, tokenier: Tokenizer):
        self.twitt_nouns = []
        self.tokenier = tokenier

    def extract_duplications(self) -> [str]:
        return [x for x in set(self.twitt_nouns) if self.twitt_nouns.count(x) > 1]

    def input_twitt(self, twitt: str):
        tokens = self.tokenier.tokenize(twitt)
        
        nouns = []
        buffer = None
        for token in tokens:
            if token.part_of_speech.count("Substantiv"):
                if buffer is None: 
                    buffer = ""
                buffer += token.surface
            else:
                if buffer is not None:
                    nouns.append(buffer)
                buffer = None
                    
                    
        self.twitt_nouns.extend(nouns)

Wenn ich jetzt nach Duplikaten suche, sieht es so aus:

tokenier = Tokenizer()
duplicateChecker = DuplicateChecker(tokenier)

duplicateChecker.input_twitt("Ich spürte die Möglichkeit des Streifenmusters")
duplicateChecker.input_twitt('Ich fühle nur die Möglichkeit')
duplicateChecker.input_twitt('Fühle die Möglichkeit')

nouns = duplicateChecker.extract_duplications()
nouns # ["Möglichkeit"]

(Die Produktion wurde auch vom Benutzer überprüft.)

Anweisungserstellung

Machen Sie einen Satz aus der zuletzt extrahierten Nomenklatur. (Diese Zeit ist angemessen.)

class SentenceGenerator:
    
    def __init__(self, nouns:[str]):
        self.nouns = nouns
        self.senence_base = ["{}Ist Gras", "{}wichtig", "{}", "{}Hallo", "{}だHallo", "{}!"]
        
    def generate(self) -> str:
        index:int = int(random.uniform(0, 200)) % len(self.senence_base)
        sentence = self.senence_base[index].format(self.nouns[0])
        return sentence

Wenn es ausgeführt wird, sieht es so aus. スクリーンショット 2.png