chat miner

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chat-miner: transforme seus chats em obras de arte

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chat-miner fornece analisadores enxutos para todas as principais plataformas, transformando chats em dataframes. As visualizações artísticas permitem que você explore seus dados e crie obras de arte a partir de seus bate-papos.

1. Instalação

A versão mais recente, incluindo dependências, pode ser instalada via PyPI:

pip install chat-miner

Se você estiver interessado em contribuir, executar o código-fonte mais recente ou apenas quiser construir tudo sozinho:

git clone https://github.com/joweich/chat-miner.git
cd chat-miner
pip install . 

2. Exportando registros de bate-papo

Dê uma olhada nos tutoriais oficiais do WhatsApp, Signal, Telegram, Facebook Messenger ou Instagram Chats para aprender como exportar registros de chat para sua plataforma.

3. Análise

O código a seguir mostra o módulo WhatsAppParser . O uso de SignalParser , TelegramJsonParser , FacebookMessengerParser e InstagramJsonParser segue o mesmo padrão.

 from chatminer . chatparsers import WhatsAppParser

parser = WhatsAppParser ( FILEPATH )
parser . parse_file ()
df = parser . parsed_messages . get_df ( as_pandas = True ) # as_pandas=False returns polars dataframe

Nota: Dependendo do seu sistema de origem, o Python requer a conversão do caminho do arquivo em uma string bruta.

 import os
FILEPATH = r"C:UsersUsernamechat.txt" # Windows
FILEPATH = "/home/username/chat.txt" # Unix
assert os . path . isfile ( FILEPATH )

4. Visualização

 import chatminer . visualizations as vis
import matplotlib . pyplot as plt

4.1 Mapa de calor: contagem de mensagens por dia

 fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , figsize = ( 9 , 3 ))
ax [ 0 ] = vis . calendar_heatmap ( df , year = 2020 , cmap = 'Oranges' , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . calendar_heatmap ( df , year = 2021 , linewidth = 0 , monthly_border = True , ax = ax [ 1 ])

4.2 Sunburst: contagem de mensagens por dia

 fig , ax = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 7 , 3 ), subplot_kw = { 'projection' : 'polar' })
ax [ 0 ] = vis . sunburst ( df , highlight_max = True , isolines = [ 2500 , 5000 ], isolines_relative = False , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . sunburst ( df , highlight_max = False , isolines = [ 0.5 , 1 ], color = 'C1' , ax = ax [ 1 ])

4.3 Wordcloud: frequências de palavras

 fig , ax = plt . subplots ( figsize = ( 8 , 3 ))
stopwords = [ 'these' , 'are' , 'stopwords' ]
kwargs = { "background_color" : "white" , "width" : 800 , "height" : 300 , "max_words" : 500 }
ax = vis . wordcloud ( df , ax = ax , stopwords = stopwords , ** kwargs )

4.4 Radarchart: Contagem de mensagens por dia da semana

 if not vis . is_radar_registered ():
	vis . radar_factory ( 7 , frame = "polygon" )
fig , ax = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 7 , 3 ), subplot_kw = { 'projection' : 'radar' })
ax [ 0 ] = vis . radar ( df , ax = ax [ 0 ])
ax [ 1 ] = vis . radar ( df , ax = ax [ 1 ], color = 'C1' , alpha = 0 )

5. Processamento de linguagem natural

5.1 Adicionar sentimento

 from chatminer . nlp import add_sentiment

df_sentiment = add_sentiment ( df )

5.2 Gráfico de exemplo: sentimento por autor no chat de grupo

 df_grouped = df_sentiment . groupby ([ 'author' , 'sentiment' ]). size (). unstack ( fill_value = 0 )
ax = df_grouped . plot ( kind = 'bar' , stacked = True , figsize = ( 8 , 3 ))

6. Interface de linha de comando

A CLI oferece suporte à análise de logs de bate-papo em arquivos csv. A partir de agora, não é possível criar visualizações diretamente da CLI.

Exemplo de uso:

$ chatminer -p whatsapp -i exportfile.txt -o output.csv

Guia de uso:

 usage: chatminer [-h] [-p {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}] [-i INPUT] [-o OUTPUT]

options:
  -h, --help 
                        Show this help message and exit
  -p {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}, --parser {whatsapp,instagram,facebook,signal,telegram}
                        The platform from which the chats are imported
  -i INPUT, --input INPUT
                        Input file to be processed
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        Output file for the results