def carregar_arq_controle(self):
try:
with open('arquivos/data/lsa/arq_controle_lsa.json', 'r', encoding='utf8') as json_file:
self.arquivo_controle = json.load(json_file)
terminal.Mensagem('arquivo_controle_lsa carregado com sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro %s ao carregar o arquivo.'%(identifier), 'e')
def Run(self):
resposta = ''
self.Carregar_atualizacao()
if self.arq_controle == None:
self.Inicializar_arq_controle()
else:
terminal.Mensagem(
'Arquivos Atualizados em %s às %s:\nTotal de Tweets: %i\nTotal de Vocábulos: %i\nDeseja atualizar o Bag Of Words?[S/N]'
% (self.arq_controle['atualizacao_data'],
self.arq_controle['atualizacao_hora'],
self.arq_controle['total_tweets'],
self.arq_controle['total_vocabulos']), 'w')
resposta = str(input()).upper()
if resposta == 'S':
self.tweets_limpos.clear()
self.__BOW()
elif resposta == 'N':
terminal.Mensagem(
'Deseja gerar WordCloud com o arquivo existente?[S/N]', 'w')
option = str(input()).upper()
if option == 'S':
self.__WordCloud()
else:
return False
else:
terminal.Mensagem('Resposta Inválida! Informe [S/N].', 'w')
return False
def feature_tweet_(lista, id_inicial):
try:
self.carregar_feature_tweet()
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro %s Não foi possível acessar o arquivo.'%(identifier), 'e')
try:
contador = 0
pos = id_inicial -1
for tweet in lista:
contador += 1
pos += 1
_palavras = len(tweet.split())
_id = pos
_term = Verifica_Termos_Especiais_(tweet)
_aux = Identificar_Topico_Tweet(_id)
_topico = _aux[0]
_word_dicionary = Verifica_Dicionario(tweet)
_freq = _aux[1]
self.feature_tweet.update({_id:{'words': _palavras, 'special_terms': _term, 'words_dicionary': _word_dicionary, 'topic': _topico, 'score': _freq}})
terminal.printProgressBar(contador,len(lista),length=50)
self.Atualiza_arquivo_controle('has_lsa_tweet', True)
self.gravar_feature_tweet('w')
self.Atualiza_arquivo_controle('has_feature_tweet', True)
except Exception as identifier:
fim = time.time()
duracao = fim - inicio
terminal.Mensagem('Erro %s identificado na posição %i.'%(identifier, pos), 'e')
terminal.Mensagem('Programa finalizado!\tDuração: %.3f seg'%(duracao),'ok')
def on_error(self, status):
if status == 420:
# Retorna Falso quando on_data exceder o limite da API
print(status)
terminal.Mensagem('TOTAL TWEETS: %s' % self.contador, 'w')
return False
print(status)
terminal.Mensagem('TOTAL TWEETS: %s' % self.contador, 'w')
def Run(self):
def Executar_tfidf():
aux = []
aux = self.Carregar_PKL(
'arquivos/data/bow/lista_tweets_limpos.pkl')
self.tweets = self.__agregarlistas(aux)
self.tfidf.Gerar_Dados(self.tweets)
self.Atualiza_arq_JSON('has_vetor_tfidf', True)
self.Atualiza_arq_JSON('vetor_tfidf_nome',
'arquivos/data/tf-idf/vetor_tfidf.pkl')
self.Atualiza_arq_JSON('has_feature_names', True)
self.Atualiza_arq_JSON('feature_names_nome',
'arquivos/data/tf-idf/feature_names.txt')
fim = time.time()
data = time.strftime("%d-%m-%Y", time.localtime(fim))
hora = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime(fim))
self.Atualiza_arq_JSON('atualizacao_data', data)
self.Atualiza_arq_JSON('atualizacao_hora', hora)
resposta = ''
res = ''
self.Carregar_atualizacao()
if self.arq_controle == None:
self.Inicializar_arq_controle()
elif not self.arq_controle['has_vetor_tfidf'] and not self.arq_controle[
'has_feature_names']:
Executar_tfidf()
else:
terminal.Mensagem(
'Arquivos Atualizados em %s às %s:\nDeseja atualizar o TF-IDF?[S/N]'
% (self.arq_controle['atualizacao_data'],
self.arq_controle['atualizacao_hora']), 'w')
resposta = str(input()).upper()
if resposta == 'S':
Executar_tfidf()
elif resposta == 'N':
terminal.Mensagem('Deseja Visualizar o arquivo existente?[S/N]',
'w')
res = str(input()).upper()
if res == 'S':
if self.arq_controle['has_vetor_tfidf'] and self.arq_controle[
'has_feature_names']:
row_label = [
'Tweet %i' % i for i in range(len(self.tweets))
]
col_label = self.feature_names
self.tfidf.Gerar_tabela(45, 5, 8, row_label, col_label,
self.vetor_tfidf)
else:
Executar_tfidf()
else:
return False
else:
return False
def Carregar_atualizacao(self):
try:
self.arq_controle = self.Carregar_arq_JSON(self.nome_arq_controle)
terminal.Mensagem('arq_controle carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
try:
self.vocabulario = self.arq.Carregar_Arquivo_UTF8(
self.arq_controle['lista_vocabulario_nome'])
terminal.Mensagem('vocabulario carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
try:
self.freq_vocabulario = self.Carregar_arq_JSON(
self.arq_controle['dict_freq_vocabulario_nome'])
terminal.Mensagem('freq_vocabulario carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
try:
self.tweets_limpos = self.Carregar_PKL(
self.arq_controle['lista_tweets_limpos_nome'])
terminal.Mensagem('lista_tweets_limpos carregado com Sucesso!',
'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
def Carregar_feature_topicos(self):
try:
with open( 'arquivos/data/lsa/feature_topicos.json', 'r', encoding='utf8') as json_file:
dados = json.load(json_file)
return dados
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro [%s]: Não foi possível carregar o arquivo.'%identifier, 'e')
def Localizacoes(self):
terminal.Mensagem('Iniciando em Análise Localização', 'd')
lista = self._Selecionar_localizacao_tweets_banco_(
self._ids_tweets_localizacao)
point = []
cidades_validadas = []
# Verificação do user_local
for i in lista:
if i != None:
point.append(i)
teste = self.Validacao_cidades(point)
for item in teste:
self.EhCidade(item)
# cidades_validadas.append(item)
self.arq.Gravar_Arquivo(
self.cidades_validadas,
'arquivos/data/localizacao/arquivo_localizacao.txt')
print('Arquivo \'arquivo_localizacao.txt\' tamanho: ',
len(self.cidades_validadas))
count, encontrou, cids = 0, False, []
cids.append(self.cidades_validadas[0])
for item in self.cidades_validadas:
for cidade in cids:
if cidade == item:
encontrou = True
if not encontrou:
cids.append(item)
encontrou = False
print('%i Cidades Brasileiras encontradas.' % len(cids))
cids.sort()
print(cids)
def Carregar_PKL(self, nome_arquivo):
try:
Input = open(nome_arquivo, 'rb')
dados = load(Input)
Input.close()
return dados
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro [%s]: Não foi possível carregar o arquivo.'%identifier, 'e')
def __init__(self, tempo_segundos):
terminal.Mensagem('Iniciando em Extrator', 'd')
inicio = time.time()
futuro = (inicio + tempo_segundos)
t = threading.Timer(3.0, self.Run(futuro))
t.setName('Thread-Extractor')
t.start()
if True:
terminal.Mensagem('Cancelando a Thread....', 'w')
t.cancel()
fim = time.time()
duracao = fim - inicio
strfim = time.strftime("\nFim: %A, %d %b %Y %H:%M:%S +0000",
time.localtime(fim))
strinicio = time.strftime("\nInício: %A, %d %b %Y %H:%M:%S +0000",
time.localtime(inicio))
texto = '%s Cancelada!%s%s\nDuração: %s' % (str(
t.getName()), strinicio, strfim, duracao)
terminal.Mensagem(texto, 'ok')
def Continuar():
Sinal()
terminal.Mensagem('Deseja continuar? (S/N) ', 's')
term = input()
term = term.upper()
if term != 'S':
clear()
return False
else:
clear()
return True
def Run(self):
terminal.Mensagem('Iniciando em Seletor', 'd')
print('Informe o tipo de Consulta: C - COMPLETA | A - ATUALIZAÇÃO: \t',
end='')
tipo = str(input())
print('Informe a Data INICIAL para a Consulta [YYYY-MM-DD]: \t',
end='')
data_inicio = str(input())
print('Informe a Data FINAL para a Consulta [YYYY-MM-DD]: \t', end='')
data_final = str(input())
self.select(tipo, data_inicio, data_final)
def Gravar_Arquivo(self, lista, nome_arquivo):
"""
Cria um manipulador de arquivo no modo escrita ('a') e salva um arquivo com o nome escolhido no parametro com os dados da lista.
Este modo de escrita verifica se há o arquivo no diretório:
Se verdadeiro sobregrava, se falso cria o arquivo.
:parametro lista: dados em formato de lista para gravar no arquivo.
:parametro nome_arquivo: nome do arquivo de a ser gravado / escrito.
"""
try:
arq = open(nome_arquivo, 'a', encoding="utf-8")
for linha in lista:
if type(linha) == tuple:
arq.write(str(linha[0]) + ',' + str(linha[1]) + ';\n')
else:
arq.write(linha + '\n')
arq.close()
terminal.Mensagem('Arquivo Gravado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro (' + str(identifier) + ') ao tentar gravar o Arquivo!','e')
def Carregar_Matriz(self, nome_matriz='matriz_termos ou matriz_topicos'):
nome = nome_matriz.lower()
if nome == 'matriz_termos' or nome == None:
nome_arquivo = 'arquivos/data/lsa/matriz_termos.pkl'
elif nome == 'matriz_topicos':
nome_arquivo = 'arquivos/data/lsa/matriz_topicos.pkl'
try:
matriz_T = self.Carregar_PKL(nome_arquivo)
return matriz_T
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro [%s]: Não foi possível carregar o arquivo \'%s\'.'%(identifier, nome_arquivo), 'e')
def on_data(self, data):
all_data = json.loads(data)
if ((json.dumps(all_data).startswith('{"limit":') == False)):
self.contador += 1
id_tweet = all_data["id"]
source = all_data["source"]
user_id = all_data["user"]["id"]
username = all_data["user"]["screen_name"]
user_url = all_data["user"]["url"]
user_description = all_data["user"]["description"]
user_local = all_data["user"]["location"]
date_tweet = all_data["created_at"]
if (all_data["geo"] != None):
geo = json.dumps(all_data["geo"])
elif (all_data["geo"] == None):
geo = all_data["geo"]
if (all_data["coordinates"] != None):
coordinates = json.dumps(all_data["coordinates"])
elif (all_data["coordinates"] == None):
coordinates = all_data["coordinates"]
tweet = all_data["text"]
if (all_data["place"] != None):
place = json.dumps(all_data["place"])
elif (all_data["place"] == None):
place = all_data["place"]
c.execute(
"INSERT INTO tweet_tb (id_tweet, source, user_id, username, user_url, user_description, user_local, date_tweet, geo, coordinates, tweet, place) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)",
(id_tweet, source, user_id, username, user_url,
user_description, user_local, date_tweet, geo, coordinates,
tweet, place))
conn.commit()
print(username, tweet)
if time.time() > self.futuro:
terminal.Mensagem('TOTAL TWEETS: %s' % self.contador, 'w')
return False
else:
return True
elif (json.dumps(all_data).startswith('{"limit":')):
print('\n' + '*' * 30 + ' Dict Json ' + '*' * 30 + '\n')
def select(self, tipo, data_inicio, data_final):
'''
parametro tipo de consulta: informe C - COMPLETA | A - ATUALIZAÇÃO
'''
keywords = self.arq.Carregar_Arquivo_UTF8(
'arquivos/stem_termos.txt'
) #palavras chave vulnerabilidade e risco sociais
lista_aux = self.arq.Carregar_Arquivo('arquivos/ids_selecionados.txt')
id_final = lista_aux[-1]
if (len(lista_aux) == 0):
tipo = 'C'
if tipo.upper() == 'C':
quant_tweet = self.consulta.consulta_base(keywords, 'COMPLETA')
else:
quant_tweet = self.consulta.consulta_base(
keywords,
query=
" AND (id > %s) AND (datetime BETWEEN '%s 00:00:00.000000' AND '%s 23:59:59.999999')"
% (id_final, data_inicio, data_final))
terminal.Mensagem('%i Tweets Selecionados com Sucesso!' % quant_tweet,
'ok')
def Carregar_atualizacao(self):
try:
self.arq_controle = self.Carregar_arq_JSON(self.nome_arq_controle)
terminal.Mensagem('arq_controle carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
try:
self.vetor_tfidf = self.Carregar_PKL(
self.arq_controle['vetor_tfidf_nome'])
terminal.Mensagem('vetor_tfidf carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
try:
self.feature_names = self.arq.Carregar_Arquivo_UTF8(
self.arq_controle['feature_names_nome'])
terminal.Mensagem('feature_names carregado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
opcao = terminal.TelaInicial(title, lista)
opcao = opcao.upper()
if opcao == 'AUTO':
clear()
Run()
if not Continuar():
opcao = 'S'
elif opcao == '1':
clear()
Extrair()
if not Continuar():
opcao = 'S'
elif opcao == '2':
clear()
Selecionar()
if not Continuar():
opcao = 'S'
elif opcao == '3':
clear()
Analisar()
if not Continuar():
opcao = 'S'
elif opcao == '4':
clear()
Avaliar()
if not Continuar():
opcao = 'S'
terminal.Mensagem(' . . . Desconectando o VISOR . . . ', 'd')
time.sleep(4)
clear()
def _LSA_(self):
inicio = time.time()
terminal.Mensagem('Iniciando em Análise Semântica Latente', 'd')
print('0 - Análise Semântica Latente Completa\n1 - Cálculo de Relevância dos tweets\n2 - Seleção de tweets com Maior Relevância\n\t> Informe o que deseja fazer: ',end='')
_tipo_ = str(input())
if _tipo_ == '0':
resposta = 'S'
self.carregar_arq_controle()
if self.arquivo_controle['atualizacao_data'] != None:
terminal.Mensagem('Arquivos Atualizados em %s às %s. Deseja atualizar a LSA?[S/N]' %(self.arquivo_controle['atualizacao_data'], self.arquivo_controle['atualizacao_hora']),'w')
resposta = str(input()).upper()
if resposta == 'S':
# DEFINIR STOPWORDS
stw = []
stopword = stopwords.words('portuguese')
outras_palavras = self.arq.Carregar_Arquivo_UTF8('arquivos/data/lsa/limpeza_feature_names.txt')
[stw.append(s) for s in stopword]
[stw.append(s) for s in outras_palavras]
# CARREGAR LISTA DE TERMOS REFERENTES A VULNERABILIDADE E RISCO
with open('arquivos/data/lsa/termos_especiais.json', 'r', encoding='utf8') as json_file:
self.termos_especiais = json.load(json_file)
pa.Atualiza_Dict_Termos_especiais(True)
# VETOR TFIDF / BOW
vetor = TfidfVectorizer(min_df=1,stop_words=stw)
bag_of_words = vetor.fit_transform(self.body)
print(bag_of_words.shape)
LISTA_TRUNCADO = [x for x in range(self.TRUNCADO)]
# DEFINIR COLUNAS E TRUNCAR O VETOR TFIDF / BOW ==> LSA - ANALISE SEMANTICA LATENTE
svd = TruncatedSVD(n_components=self.TRUNCADO) #Truncar para X colunas
lsa = svd.fit_transform(bag_of_words)
def __matriz_topicos__():
topicos = pd.DataFrame(lsa, columns = LISTA_TRUNCADO)
topicos['body'] = self.body
print(topicos[['body', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,
68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,
85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
self.Gravar_PKL(topicos, 'arquivos/data/lsa/matriz_topicos.pkl')
self.Atualiza_arquivo_controle('has_matriz_topicos', True)
# DEFINIÇÃO DOS TOPICOS
if self.arquivo_controle['has_matriz_topicos']:
terminal.Mensagem('Arquivos Atualizados em %s às %s. Deseja atualizar a Matriz de Tópicos?[S/N]' %(self.arquivo_controle['atualizacao_data'], self.arquivo_controle['atualizacao_hora']),'w')
resp = str(input()).upper()
if resp == 'S':
__matriz_topicos__()
else:
topicos = self.matriz_topicos
else:
__matriz_topicos__()
# DICIONÁRIO DE PALAVRAS - PRODUTO DA LSA
dicionario = vetor.get_feature_names()
print('Imprimir dicionário? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
print(dicionario)
print()
# MATRIZ DE TERMOS - PRODUTO DA LSA
if not self.arquivo_controle['has_matriz_termos']:
matriz = pd.DataFrame(svd.components_,
index=[LISTA_TRUNCADO],
columns=dicionario).T
self.Gravar_PKL(matriz, 'arquivos/data/lsa/matriz_termos.pkl')
self.Atualiza_arquivo_controle('has_matriz_termos', True)
print('Imprimir matriz_termos? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
print(self.Carregar_Matriz('matriz_termos'))
print()
print('Imprimir matriz_topicos? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
print(self.Carregar_Matriz('matriz_topicos'))
print()
self.last_id_tweet = self.arquivo_controle['last_id_tweet']
# VETOR AUXILIAR PARA TOPICOS DOS TERMOS
aux_topic = []
maior, pos, aux = -1000.0, 0, 0
for item in self.matriz_termos.values:
for j in item:
if j > maior:
maior = j
aux = pos #aux = topico
pos += 1
aux_topic.append([aux, maior])
pos, aux, maior = 0, 0, -1000.0
def Identificar_Topico(termo):
term = termo.lower()
achou = False
pos = -1
for item in dicionario:
pos += 1
if term == item:
achou = True
break
if achou:
return aux_topic[pos]
else:
return -1
def Identificar_Topico_Tweet(id_tweet):
maior, pos, _top = -1000.0, 0, 0
res = []
for item in self.matriz_topicos.values[id_tweet]:
if type(item) != str:
if item > maior:
maior = item # média das freq
_top = pos #aux = topico
pos += 1
res.append(_top)
res.append(maior)
return res
def Verifica_Dicionario(tweet):
count = 0
tweet = tweet.split()
for tw in tweet:
for item in dicionario:
if tw == item:
count += 1
return count
def Verifica_Termos_Especiais_(tweet):
import re
caract = [r'\b\"', r'\"\b', r'\b\-', r'\b\'', r'\'\b', r'\“', r'\”', r'\.', r'\.\.\.',
r'\,', r'\?', r'\!', r'\(', r'\)', r'\{', r'\}',r'\[',r'\]', r'\+', r'\*', r'\B\%'
r'\b\"+', r'\B\"', r'\"\B', r'\%', r'\\', r'\/', r'\|', r'\<', r'\>', r'\=',
r'\B\-', r'\b\‘', r'\B\‘', r'\b\`', r'\B\`', r'\b\ñ', r'\B\ñ', r'\b\º', r'\B\º',
r'\b\ª', r'\B\ª', r'\b\_', r'\B\_', r'\b\;', r'\B\;', r'\b\^', r'\~', r'\b\è',
r'\_', r'\–', r'\•', r'\#', r'\b\—', r'\B\—', r'\—', r'\°', r'\b\°', r'\B\°',
r'\'', r'\B\'', r'\«', r'\b\«', r'\B\«', r'\&', r'\b\&', r'\B\&', r'\¬',
r'\b\¬', r'\B\¬', r'\¨', r'\b\¨', r'\B\¨', r'\¢', r'\b\¢', r'\B\¢', r'\£',
r'\b\£', r'\B\£' , r'\³', r'\b\³', r'\B\³', r'\³\b', r'\³\B', r'\²', r'\b\²',
r'\B\²', r'\²\b', r'\²\B', r'\¹', r'\b\¹', r'\B\¹', r'\¹\b', r'\¹\B', r'\§',
r'\b\§', r'\B\§', r'\b\·', r'\B\·', r'\·', r'\^', r'\B\^', r'\ö', r'\b\ö',
r'\B\ö', r'\»', r'\b\»', r'\B\»', r'\@', r'\b\@', r'\B\@', r'\€', r'\b\€',
r'\B\€', r'\÷', r'\b\÷', r'\B\÷',r'\å', r'\b\å', r'\B\å', r'\×', r'\b\×',
r'\B\×', r'\¡', r'\b\¡', r'\B\¡', r'\¿', r'\b\¿', r'\B\¿', r'\´', r'\b\´',
r'\B\´', r'\$', r'\b\$', r'\B\$', r'\¥', r'\b\¥', r'\B\¥', r'\¯', r'\b\¯',
r'\B\¯']
espaco2 = re.compile(r'\b\s+')
for item in caract:
e = re.compile(item)
tweet = re.sub(e, ' ', tweet)
tweet = re.sub(espaco2, ' ', tweet)
count = 0
tweet = tweet.split()
for word in tweet:
inicial = word[0]
if self.termos_especiais[inicial] != None:
for item in self.termos_especiais[inicial]:
if word == item:
count += 1
return count
def feature_tweet_(lista, id_inicial):
try:
self.carregar_feature_tweet()
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem('Erro %s Não foi possível acessar o arquivo.'%(identifier), 'e')
try:
contador = 0
pos = id_inicial -1
for tweet in lista:
contador += 1
pos += 1
_palavras = len(tweet.split())
_id = pos
_term = Verifica_Termos_Especiais_(tweet)
_aux = Identificar_Topico_Tweet(_id)
_topico = _aux[0]
_word_dicionary = Verifica_Dicionario(tweet)
_freq = _aux[1]
self.feature_tweet.update({_id:{'words': _palavras, 'special_terms': _term, 'words_dicionary': _word_dicionary, 'topic': _topico, 'score': _freq}})
terminal.printProgressBar(contador,len(lista),length=50)
self.Atualiza_arquivo_controle('has_lsa_tweet', True)
self.gravar_feature_tweet('w')
self.Atualiza_arquivo_controle('has_feature_tweet', True)
except Exception as identifier:
fim = time.time()
duracao = fim - inicio
terminal.Mensagem('Erro %s identificado na posição %i.'%(identifier, pos), 'e')
terminal.Mensagem('Programa finalizado!\tDuração: %.3f seg'%(duracao),'ok')
def Gerar_Grafico():
topicos = pd.DataFrame(matriz,
index=['Tweet'],
columns=dicionario).T
print(topicos)
fig, ax = plt.subplots()
top_1 = matriz[0].values
top_2 = matriz[1].values
ax.scatter(top_1, top_2, alpha=0.3)
ax.set_xlabel('Primeiro Topico')
ax.set_ylabel('Segundo Topico')
ax.axvline(linewidth=0.5)
ax.axhline(linewidth=0.5)
ax.legend()
plt.show()
# Produz Recurso de Tweets
tamanho = self.last_id_tweet + 15000
if tamanho > len(self.body):
tamanho = len(self.body)
feature_tweet_(self.body[self.last_id_tweet: tamanho], self.last_id_tweet)
self.Atualiza_arquivo_controle('last_id_tweet', tamanho)
# Calcula Relevancia dos Tweets
if self.arquivo_controle['has_lsa_tweet']:
self.Calcular_Relevancia_Tweet()
else:
terminal.Mensagem('lsa_tweet não executado!', 'e')
# Seleciona Tweets com maior Relevancia
if self.arquivo_controle['has_calculo_relevancia_tweet']:
self.Selecionar_Tweets_Relevancia('positive',0.5)
else:
terminal.Mensagem('calculo_relevancia_tweet não executado!', 'e')
fim = time.time()
data = time.strftime("%d-%m-%Y", time.localtime(fim))
hora = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime(fim))
self.Atualiza_arquivo_controle('atualizacao_data', data)
self.Atualiza_arquivo_controle('atualizacao_hora', hora)
duracao = fim - inicio
terminal.Mensagem('Programa finalizado!\tDuração: %.3f seg'%(duracao),'ok')
else:
terminal.Mensagem('Desconectando...','d')
return False
elif _tipo_ == '1':
self.Calcular_Relevancia_Tweet()
elif _tipo_ == '2':
self.Selecionar_Tweets_Relevancia('positive',0.5)
else:
terminal.Mensagem('Desconectando...','d')
return False
def Selecionar_Tweets_Relevancia(self, relevancia='POSITIVE', maior_score=0.0):
self.carregar_feature_tweet()
self.carregar_arq_controle()
''' PERGUNTAR SE DESEJA IMPRIMIR MATRIZ TERMOS E TOPICOS E DICIONARIO'''
print('\tImprimir matriz_termos? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
print(self.Carregar_Matriz('matriz_termos'))
print()
print('\tImprimir matriz_topicos? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
print(self.Carregar_Matriz('matriz_topicos'))
print()
relevancia = relevancia.upper()
encontrado = False
status_relevancia = ['POSITIVE', 'NEGATIVE', 'NEUTRO']
def __run__():
score, posicao, termos, topico, palavras, dicio, importancia, tt = [], [], [], [], [], [], [], []
for key in self.feature_tweet.keys():
if self.feature_tweet[key]['relevance'] == relevancia and self.feature_tweet[key]['score'] >= maior_score:
term = self.feature_tweet[key]['special_terms']
dc = self.feature_tweet[key]['words_dicionary']
if dc != 0:
imp = (term / dc)
else:
imp = -1
score.append(self.feature_tweet[key]['score'])
posicao.append(key)
termos.append(term)
topico.append(self.feature_tweet[key]['topic'])
palavras.append(self.feature_tweet[key]['words'])
dicio.append(dc)
importancia.append(imp)
print('\t> Tweets com Score maior que %.2f e com Relevancia \'%s\': %i / %i (%.2f)' %(maior_score, relevancia, len(posicao), len(self.feature_tweet), float(len(posicao)/len(self.feature_tweet)*100)) + '%')
self.Atualiza_arquivo_controle('count_feature_topicos',len(posicao))
print()
for item in posicao: # Imprime os Tweets
tt.append(self.body[int(item)])
y = zip(posicao, topico, tt)
topic_unique = [topico[0]]
achou = False
for t1 in topico:
achou = False
for t2 in topic_unique:
if t1 == t2:
achou = True
if not achou:
topic_unique.append(t1)
topic_unique.sort()
topicos_dict, aux, p1 = {}, {}, 0
for t0 in topic_unique:
for t3 in topico:
if t3 == t0:
aux.update({posicao[p1]: self.feature_tweet[str(posicao[p1])]})
aux[posicao[p1]]['importancia'] = importancia[p1]
aux[posicao[p1]]['tweet'] = tt[p1]
topicos_dict.update({t3: aux.copy()})
p1 +=1
aux.clear()
p1=0
if not self.arquivo_controle['has_feature_topicos']:
with open('arquivos/data/lsa/feature_topicos.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file:
json.dump(topicos_dict, json_file, indent=4, ensure_ascii=False)
self.arq.Gravar_Arquivo(posicao,'arquivos/data/lsa/_ids_tweets_feature_topicos.txt')
self.Atualiza_arquivo_controle('has_feature_topicos',True)
print('\tImprimir feature_topicos? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
tam =0
for t4 in topicos_dict.keys():
while tam < 10:
for t5 in topicos_dict[t4].keys():
print('id: {:<8} score: {:<8,.5f} terms: {:<2} topic: {:<2} words: {:<4} words_dicionary: {:<2} importancia: {:<2,.2f}'
.format(t5, topicos_dict[t4][t5]['score'], topicos_dict[t4][t5]['special_terms'], topicos_dict[t4][t5]['topic'],
topicos_dict[t4][t5]['words'], topicos_dict[t4][t5]['words_dicionary'], topicos_dict[t4][t5]['importancia']))
tam +=1
print('...\t\t...\t\t...\n')
tam =0
for t4 in topicos_dict.keys():
while tam < 10:
for t5 in topicos_dict[t4].keys():
print('id: {:<6} Topic: {:<2} Tweet: {:<80}'
.format(t5, topicos_dict[t4][t5]['topic'], topicos_dict[t4][t5]['tweet']))
tam +=1
print('\tImprimir relatorio_status_lsa_tweet? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
relt_topicos, tam_topic = [], 0
for t_u in topic_unique:
tam_topic += len(topicos_dict[t_u])
relt_topicos.append([t_u, len(topicos_dict[t_u])])
print('* * * RELATÓRIO DE STATUS LSA FEATURE * * * ')
for item in range(0,len(relt_topicos),4):
if item <=len(relt_topicos)-4:
print('Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4}'
.format(relt_topicos[item][0], relt_topicos[item][1],
relt_topicos[item+1][0], relt_topicos[item+1][1],
relt_topicos[item+2][0], relt_topicos[item+2][1],
relt_topicos[item+3][0], relt_topicos[item+3][1]))
elif item == len(relt_topicos)-1:
print('Topic: {:<2} Qtde: {:<4}'.format(relt_topicos[item][0], relt_topicos[item][1]))
elif item == len(relt_topicos)-2:
print('Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4}'
.format(relt_topicos[item][0], relt_topicos[item][1],
relt_topicos[item+1][0], relt_topicos[item+1][1]))
else:
print('Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4} Topic: {:<2} Qtde: {:<4}'
.format(relt_topicos[item][0], relt_topicos[item][1],
relt_topicos[item+1][0], relt_topicos[item+1][1],
relt_topicos[item+2][0], relt_topicos[item+2][1]))
print('\t > Total Tópicos: {:<2} Total Tweets: {:<4}'.format(len(topic_unique), tam_topic))
print('\n\tRealizar Etiquetagem <Treinamento> da Base de Tweets? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
pos, fim = 1, False
for i in topic_unique:
if i > self.arquivo_controle['topico_treinamento']:
print('\t> Treino da Base topic_num: \"%i\" [%i de %i tópicos]'%(i, pos, len(topic_unique)))
fim = self.Verifica_feature_topicos(i)
if fim:
return False
pos += 1
print('\n\tImprimir Estimativa de Tweets com Vulnerabilidade TRUE? [S/N] ', end='')
if input(str()).upper() == 'S':
pa.Levantamento_Score_Vulnerabilidade()
tweets_localizacao()
def tweets_localizacao():
dicts, _ids_tweets_localizacao, aux_ids = {}, [], []
with open( 'arquivos/data/lsa/feature_topicos.json' , 'r', encoding='utf8') as json_file:
dicts = json.load(json_file)
for topico in dicts.keys():
for _id in dicts[topico].keys():
if dicts[topico][_id]['vulnerabilidade'] == 1.0:
aux_ids.append(int(_id))
aux_ids.sort()
for item in aux_ids:
_ids_tweets_localizacao.append(str(item))
self.arq.Gravar_Arquivo(_ids_tweets_localizacao, 'arquivos/data/lsa/_ids_tweets_localizacao.txt')
print('Arquivo _ids_tweets_localizacao.txt tamanho: %i'%len(_ids_tweets_localizacao))
# __MAIN__
for item in status_relevancia:
if relevancia == item:
encontrado = True
if encontrado:
__run__()
else:
terminal.Mensagem('Erro ao inserir o dado [RELEVANCE]: \'%s\'' % (relevancia), 'e')
def carregar_feature_tweet(self):
self.carregar_arq_controle()
if self.arquivo_controle['has_feature_tweet']:
with open( 'arquivos/data/lsa/feature_tweet.json' , 'r', encoding='utf8') as json_file:
self.feature_tweet = json.load(json_file)
terminal.Mensagem('feature_tweet carregado com sucesso!', 'ok')
def __WordCloud(self):
try:
self.wc.Build_Nuvem_Palavras(self.tweets_limpos)
terminal.Mensagem('WordClound Gerado com Sucesso!', 'ok')
except Exception as identifier:
terminal.Mensagem(str(identifier), 'e')
def Seletor_Classificador(self):
terminal.Mensagem('Iniciando em Avaliação > Classificação', 'd')
# Variáveis
base_tweet, vulnerabilidade, twt, loop = [], [], [], 0
X_train, X_test, y_train, y_test = [], [], [], []
X_treino_Holdout, X_teste_Holdout, y_treino_Holdout, y_teste_Holdout = [], [], [], []
# Métodos
def Seleciona_Base_tweets():
dicts, teste = {}, {}
with open('arquivos/data/lsa/feature_topicos.json',
'r',
encoding='utf8') as json_file:
dicts = json.load(json_file)
for topico in dicts.keys():
for _id in dicts[topico].keys():
if dicts[topico][_id]['vulnerabilidade'] != None:
teste.update(dicts[topico])
print('Tamanho da base: %i' % len(teste))
words, terms, wdictionary, topic, score, importancia = 0, 0, 0, 0, 0, 0
for _id in teste.keys():
if teste[_id]['vulnerabilidade'] != None:
words = (teste[_id]['words'])
terms = (teste[_id]['special_terms'])
wdictionary = (teste[_id]['words_dicionary'])
topic = (teste[_id]['topic'])
score = (teste[_id]['score'])
importancia = (teste[_id]['importancia'])
vulnerabilidade.append(teste[_id]['vulnerabilidade'])
twt.append([_id, teste[_id]['tweet']])
base_tweet.append(
[words, terms, wdictionary, topic, score, importancia])
# base_tweet.append([words, topic, score, wdictionary]) # teste 1
Seleciona_Base_tweets()
''' Selecao_Amostragem_Holdout(80 - 20) '''
parte = int(len(base_tweet) * 0.8)
x1, x2, y1, y2 = [], [], [], []
[x1.append(item) for item in base_tweet[:parte]]
[x2.append(item) for item in base_tweet[parte:]]
[y1.append(item) for item in vulnerabilidade[:parte]]
[y2.append(item) for item in vulnerabilidade[parte:]]
X_treino_Holdout = np.array(x1)
X_teste_Holdout = np.array(x2)
y_treino_Holdout = np.array(y1)
y_teste_Holdout = np.array(y2)
''' Selecao_Amostragem_Stratified_Cross_Validation (80 - 20)'''
test_size = 0.2
train_size = 1.0 - test_size
sss = StratifiedShuffleSplit(test_size=test_size,
n_splits=12,
random_state=0)
loop = sss.get_n_splits(X_treino_Holdout, y_treino_Holdout)
print('Parametros Stratified Cross Validation: ', sss)
for train_index, test_index in sss.split(X_treino_Holdout,
y_treino_Holdout):
X_train.append(X_treino_Holdout[train_index])
X_test.append(X_treino_Holdout[test_index])
y_train.append(y_treino_Holdout[train_index])
y_test.append(y_treino_Holdout[test_index])
''' NaiveBayes '''
clf = GaussianNB()
predicted_CV, predicted = [], []
for item in range(loop):
clf.fit(X_train[item], y_train[item])
predicted_CV.append(clf.predict(X_test[item]))
print('>>> Resultado Teste 1 (Stratified Cross-Validation):')
target_names = ['Não', 'Sim']
print(
classification_report(y_test[0],
predicted_CV[0],
target_names=target_names))
# print(predicted_CV)
#teste
predicted = clf.predict(X_teste_Holdout)
print('>>> Resultados Teste 2 (HOLDOUT):')
target_names = ['Não', 'Sim']
print(
classification_report(y_teste_Holdout,
predicted,
target_names=target_names))
met = ['HOLDOUT', 'Stratified Cross-Validation']
tam = [[len(X_treino_Holdout),
len(X_teste_Holdout)],
[
len(X_treino_Holdout) * train_size,
len(X_treino_Holdout) * test_size
]]
pa.Metodos_Amostragem(met, tam)
''' Impressão de Resultados '''
count = parte
contador = 0
impressao = 10
print('\n * * * PREDIÇÃO VULNERABILIDADE EM TWEETS * * * ')
for item in predicted:
if (contador < impressao) or (
contador >= len(vulnerabilidade[parte:]) - impressao):
if vulnerabilidade[count] == item:
acerto = 'OK'
else:
acerto = 'ERRO'
print(
'id: {:<5} tweet: {:<30}... Vulnerabilidade: {:<2} - Class: {:<2} - {:<5}'
.format(twt[count][0], twt[count][1][0:30],
vulnerabilidade[count], item, acerto))
elif contador == impressao:
print(
' {:<5} {:<30} {:<2} {:<2} {:<5}'
.format('...', '...', '...', '...', '...'))
count += 1
contador += 1
print(' > > > Tamanho teste: ', len(vulnerabilidade[parte:]))
print('\n\tMATRIZ DE PREDIÇÃO VULNERABILIDADE EM TWEETS ')
print(predicted)
print(' > > > Tamanho teste: ', len(predicted))
print('\n --- MÉTRICAS ---')
acuracia = metrics.accuracy_score(vulnerabilidade[parte:], predicted)
precisao = metrics.precision_score(vulnerabilidade[parte:], predicted)
recall = metrics.recall_score(vulnerabilidade[parte:], predicted)
v_measure = metrics.v_measure_score(vulnerabilidade[parte:], predicted)
f1 = metrics.f1_score(vulnerabilidade[parte:], predicted)
print(
'acuracia: {:<12.8f} precisao: {:<12.8f} recall: {:<12.8f}\nv_measure: {:<12.8f} f1_score: {:<12.8f}\n'
.format(acuracia, precisao, recall, v_measure, f1))
confusao = metrics.confusion_matrix(vulnerabilidade[parte:], predicted)
print(confusao)
''' Plot Matriz de Confusão '''
np.set_printoptions(precision=2)
# Plot non-normalized confusion matrix
titles_options = [("Matriz de Confusão", None),
("Matriz de Confusão normalizada", 'true')]
for title, normalize in titles_options:
disp = plot_confusion_matrix(clf,
X_teste_Holdout,
y_teste_Holdout,
display_labels=target_names,
cmap=plt.cm.Blues,
normalize=normalize)
disp.ax_.set_title(title)
print(title)
print(disp.confusion_matrix)
plt.show()
