没有什么特别称为Twitter sentiment analysis，而是它的口语。Sentiment analysis是一个通用术语，可以根据所考虑的用例应用于任何数据集。

我没有遇到任何用于抓取帖子的 facebook api（可能存在隐私问题，因为有时您不是用户时看不到 fb 页面），但是有几个 api 可以从 twitter 上抓取推文，甚至指定人员、地理位置， 语。

这是一个 github gist 供参考，它使用 python tweepy 模块来获取当前的推文。

顾名思义，Twitter 情绪分析是 Twitter 数据的理想选择。它们是不同的，因为对于 Twitter 数据的情感分析，我们可以挑选一些特征，例如，emoticons可以更早地用他们的情感进行标记，也hashtags可以被理解。而一般的情绪分析大多不包括这些。此外，对于 twitter 数据集，数据几乎不是sentence两个中的一个，即 160 个字符，其模型可能与其他模型不同。

我不知道任何特定于 facebook 数据的 API，但如果你的数据集很小，如果通用情绪分析可能是一个不错的选择，你可以给 Twitter API 一个镜头。

我也没有找到任何用于 facebook 帖子的 api。

我正在做一个项目来关注我们竞争对手的 facebook 信息更新。我的经理要求我们提供一位竞争对手的分析报告。我认为那是情绪分析。

所以我开始寻找一些网站抓取工具来从他们的帖子中收集帖子。

有人说facebook有严格的anti-bot措施。所以我只是在尝试。

但是那个机器人起作用了。

这是我得到的结果。（我大量收集了人们在他们的 Facebook 群组中所说的话。）

如果您没有找到任何为 facebook 帖子数据提供情绪分析的 api，我认为这将是一个很好的解决方案。抓取帖子有点棘手。要定位数据的正确位置，您需要在机器人中编写 XPath。