10 Beste Python-biblioteke vir sentimentanalise

Sentimentanalise is 'n kragtige tegniek wat jy kan gebruik om dinge te doen soos om terugvoer van kliënte te ontleed of sosiale media te monitor. Met dit gesê, is sentimentanalise hoogs ingewikkeld aangesien dit ongestruktureerde data en taalvariasies behels. 

'n Natuurlike taalverwerking (NLP) tegniek, sentimentanalise kan gebruik word om te bepaal of data positief, negatief of neutraal is. Behalwe om op die polariteit van 'n teks te fokus, kan dit ook spesifieke gevoelens en emosies opspoor, soos kwaad, gelukkig en hartseer. Sentimentanalise word selfs gebruik om bedoelings te bepaal, soos of iemand belangstel of nie. 

Sentimentanalise is 'n uiters kragtige instrument wat toenemend deur alle soorte besighede ontplooi word, en daar is verskeie Python-biblioteke wat kan help om hierdie proses uit te voer. 

Hier is die 10 beste Python-biblioteke vir sentimentanalise: 

1. Patroon

Bo-aan ons lys van beste Python-biblioteke vir sentimentanalise is Pattern, wat 'n veeldoelige Python-biblioteek is wat NLP, data-ontginning, netwerkanalise, masjienleer en visualisering kan hanteer. 

Patroon bied 'n wye reeks kenmerke, insluitend die vind van superlatiewe en vergelykings. Dit kan ook feite- en meningopsporing uitvoer, wat dit as 'n topkeuse vir sentimentontleding laat uitstaan. Die funksie in Patroon gee polariteit en die subjektiwiteit van 'n gegewe teks terug, met 'n Polariteitsresultaat wat wissel van hoogs positief tot hoogs negatief. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Patroon: 

• Veeldoelige biblioteek
• Vind superlatiewe en vergelykings
• Wys polariteit en subjektiwiteit van gegewe teks
• Polariteit wissel van hoogs positief tot hoogs negatief

2. VADER

Nog 'n topopsie vir sentimentanalise is VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), wat 'n reël/leksikon-gebaseerde, oopbron-sentimentanaliseerder voorafgeboude biblioteek binne NLTK is. Die instrument is spesifiek ontwerp vir sentimente wat in sosiale media uitgedruk word, en dit gebruik 'n kombinasie van A sentiment leksikon en 'n lys van leksikale kenmerke wat gewoonlik volgens hul semantiese oriëntasie as positief of negatief gemerk word. 

VADER bereken die tekssentiment en gee die waarskynlikheid van 'n gegewe invoersin terug om positief, negatief of neuraal te wees. Die instrument kan data van allerhande sosiale media-platforms, soos Twitter en Facebook, ontleed. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van VADER: 

• Benodig nie opleidingsdata nie
• Verstaan ​​sentiment van teks wat emoticons, slangs, voegwoorde, ens. 
• Uitstekend vir sosiale media teks
• Oopbron-biblioteek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is 'n topmasjienleermodel wat gebruik word vir NLP-take, insluitend sentimentanalise. Die biblioteek, wat in 2018 deur Google ontwikkel is, is opgelei in Engelse Wikipedia en BooksCorpus, en dit was een van die akkuraatste biblioteke vir NLP-take. 

Omdat BERT op 'n groot tekskorpus opgelei is, het dit 'n beter vermoë om taal te verstaan ​​en om veranderlikheid in datapatrone aan te leer. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van BERT: 

• Maklik om te verfyn
• Wye reeks NLP-take, insluitend sentimentanalise
• Opgelei op 'n groot korpus ongemerkte teks
• Diep tweerigtingmodel

4. TeksBlob

TextBlob is nog 'n uitstekende keuse vir sentimentanalise. Die eenvoudige Python-biblioteek ondersteun komplekse analise en bewerkings op tekstuele data. Vir leksikon-gebaseerde benaderings definieer TextBlob 'n sentiment deur sy semantiese oriëntasie en die intensiteit van elke woord in 'n sin, wat 'n vooraf gedefinieerde woordeboek vereis wat negatiewe en positiewe woorde klassifiseer. Die instrument ken individuele tellings aan al die woorde toe, en 'n finale sentiment word bereken. 

TextBlob gee polariteit en subjektiwiteit van 'n sin terug, met 'n polariteitreeks van negatief na positief. Die biblioteek se semantiese etikette help met ontleding, insluitend emoticons, uitroeptekens, emoji's, en meer. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van TextBlob: 

• Eenvoudige Python-biblioteek
• Ondersteun komplekse analise en bewerkings op tekstuele data
• Ken individuele sentimenttellings toe
• Wys polariteit en subjektiwiteit van sin

5. ruimte

SpaCy, 'n oopbron NLP-biblioteek, is nog 'n topopsie vir sentimentontleding. Die biblioteek stel ontwikkelaars in staat om toepassings te skep wat massiewe volumes teks kan verwerk en verstaan, en dit word gebruik om natuurlike taalverstaanstelsels en inligting-onttrekkingstelsels te konstrueer. 

Met spaCy kan u sentimentanalise uitvoer om insiggewende inligting oor u produkte of handelsmerk uit 'n wye verskeidenheid bronne te versamel, soos e-posse, sosiale media en produkresensies. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van SpaCy: 

• Vinnig en maklik om te gebruik
• Ideaal vir beginner ontwikkelaars
• Verwerk massiewe volumes teks
• Sentimentanalise met 'n wye verskeidenheid bronne

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP is nog 'n Python-biblioteek wat 'n verskeidenheid menslike taaltegnologie-instrumente bevat wat help om linguistiese analise op teks toe te pas. CoreNLP bevat Stanford NLP-instrumente, insluitend sentimentanalise. Dit ondersteun ook vyf tale in totaal: Engels, Arabies, Duits, Chinees, Frans en Spaans. 

Die sentiment-instrument sluit verskeie programme in om dit te ondersteun, en die model kan gebruik word om teks te ontleed deur "sentiment" by die lys van annoteerders te voeg. Dit bevat ook 'n opdragreël van ondersteuning en modelopleidingsondersteuning. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van CoreNLP: 

• Inkorporeer Stanford NLP gereedskap
• Ondersteun vyf tale
• Ontleed teks deur "sentiment" by te voeg
• Bevellyn van ondersteuning en model opleiding ondersteuning

7. scikit-leer

'N Selfstandige Python-biblioteek op Github, scikit-learn was oorspronklik 'n derdeparty-uitbreiding van die SciPy-biblioteek. Alhoewel dit veral nuttig is vir klassieke masjienleeralgoritmes soos dié wat gebruik word vir strooiposopsporing en beeldherkenning, kan scikit-learn ook vir NLP-take gebruik word, insluitend sentimentanalise. 

Die Python-biblioteek kan jou help om sentimentanalise uit te voer om menings of gevoelens deur data te ontleed deur 'n model op te lei wat kan uitstuur as teks positief of negatief is. Dit bied verskeie vektoriseerders om die invoerdokumente te vertaal in vektore van kenmerke, en dit kom met 'n aantal verskillende klassifiseerders wat reeds ingebou is. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van scikit-leer: 

• Gebou op SciPy en NumPy
• Bewese met werklike toepassings
• Verskeie reeks modelle en algoritmes
• Word deur groot maatskappye soos Spotify gebruik

8. veeltalige

Nog 'n goeie keuse vir sentimentanalise is Polyglot, wat 'n oopbron Python-biblioteek is wat gebruik word om 'n wye reeks NLP-bewerkings uit te voer. Die biblioteek is gebaseer op Numpy en is ongelooflik vinnig terwyl dit 'n groot verskeidenheid toegewyde opdragte bied. 

Een van die topverkopers van Polyglot is dat dit uitgebreide meertalige toepassings ondersteun. Volgens sy dokumentasie ondersteun dit sentimentontleding vir 136 tale. Dit is bekend vir sy doeltreffendheid, spoed en reguitheid. Poliglot word dikwels gekies vir projekte wat tale behels wat nie deur spaCy ondersteun word nie. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Poliglot: 

• Meertalig met 136 tale wat vir sentimentanalise ondersteun word
• Gebou bo-op NumPy
• Oop bron
• Doeltreffend, vinnig en reguit

9. PyTorch

Nader aan die einde van ons lys is PyTorch, nog 'n oopbron Python-biblioteek. Die biblioteek, geskep deur Facebook se KI-navorsingspan, stel jou in staat om baie verskillende toepassings uit te voer, insluitend sentimentanalise, waar dit kan opspoor of 'n sin positief of negatief is.

PyTorch is uiters vinnig in uitvoering, en dit kan op vereenvoudigde verwerkers of SVE's en GPU's bedryf word. U kan die biblioteek uitbrei met sy kragtige API's, en dit het 'n natuurlike taal gereedskapstel. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van PyTorch: 

• Wolkplatform en ekosisteem
• Robuuste raamwerk
• Uiters vinnig
• Kan op vereenvoudigde verwerkers, SVE's of GPU's bedryf word

10. flair

Om ons lys van 10 beste Python-biblioteke vir sentimentanalise af te sluit, is Flair, wat 'n eenvoudige oopbron NLP-biblioteek is. Die raamwerk daarvan is direk op PyTorch gebou, en die navorsingspan agter Flair het verskeie vooraf-opgeleide modelle vir 'n verskeidenheid take vrygestel. 

Een van die vooraf-opgeleide modelle is 'n sentimentanalise-model wat op 'n IMDB-datastel opgelei is, en dit is maklik om te laai en voorspellings te maak. Jy kan ook 'n klassifiseerder met Flair oplei deur jou datastel te gebruik. Alhoewel dit 'n nuttige vooraf-opgeleide model is, sal die data waarop dit opgelei word, dalk nie so goed veralgemeen soos ander domeine, soos Twitter nie. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Flair: 

• Oop bron
• Ondersteun 'n aantal tale
• Maklik om te gebruik
• Verskeie vooraf-opgeleide modelle, insluitend sentimentanalise