أفضل 10 مكتبات بايثون لتحليل المشاعر

يعد تحليل المشاعر أسلوبًا قويًا يمكنك استخدامه للقيام بأشياء مثل تحليل تعليقات العملاء أو مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي. ومع ذلك، فإن تحليل المشاعر معقد للغاية لأنه يتضمن بيانات غير منظمة واختلافات في اللغة. 

تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحديد ما إذا كانت البيانات إيجابية أو سلبية أو محايدة. إلى جانب التركيز على قطبية النص، يمكنه أيضًا اكتشاف مشاعر وعواطف معينة، مثل الغضب والسعادة والحزن. يتم استخدام تحليل المشاعر أيضًا لتحديد النوايا، مثل ما إذا كان شخص ما مهتمًا أم لا. 

يعد تحليل المشاعر أداة قوية للغاية يتم نشرها بشكل متزايد من قبل جميع أنواع الشركات ، وهناك العديد من مكتبات Python التي يمكن أن تساعد في تنفيذ هذه العملية. 

فيما يلي أفضل 10 مكتبات Python لتحليل المشاعر: 

1. نمط

تتصدر قائمة أفضل مكتبات Python لتحليل المشاعر مكتبة Pattern، وهي مكتبة Python متعددة الأغراض يمكنها التعامل مع البرمجة اللغوية العصبية واستخراج البيانات وتحليل الشبكات والتعلم الآلي والتصور. 

يوفر النمط مجموعة واسعة من الميزات ، بما في ذلك إيجاد صيغ التفضيل والمقارنة. يمكنه أيضًا إجراء الكشف عن الحقائق والآراء ، مما يجعله يبرز كخيار أفضل لتحليل المشاعر. ترجع الوظيفة في النمط القطبية والذاتية لنص معين ، مع نتيجة قطبية تتراوح من إيجابية للغاية إلى سلبية للغاية. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية للنمط: 

• مكتبة متعددة الأغراض
• إيجاد صيغ التفضيل والمقارنة
• إرجاع القطبية والذاتية لنص معين
• تتراوح القطبية من إيجابي للغاية إلى سلبي للغاية

2. VADER

خيار آخر مهم لتحليل المشاعر هو VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) ، وهو عبارة عن مكتبة مبنية مسبقًا على محلل المشاعر ومفتوحة المصدر وقائمة على قاعدة / معجم داخل NLTK. تم تصميم الأداة خصيصًا للمشاعر التي يتم التعبير عنها في وسائل التواصل الاجتماعي ، وهي تستخدم مزيجًا من معجم المشاعر وقائمة من السمات المعجمية التي يتم تصنيفها عمومًا وفقًا لتوجهها الدلالي على أنها إيجابية أو سلبية. 

يحسب VADER معنويات النص ويعيد احتمالية أن تكون جملة إدخال معينة موجبة أو سلبية أو عصبية. يمكن للأداة تحليل البيانات من جميع أنواع منصات الوسائط الاجتماعية ، مثل Twitter و Facebook. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ VADER: 

• لا تتطلب بيانات التدريب
• افهم شعور النص الذي يحتوي على رموز تعبيرية ، ولغات عامية ، وحروف ارتباط ، وما إلى ذلك. 
• ممتاز للنصوص على وسائل التواصل الاجتماعي
• مكتبة مفتوحة المصدر

3. بيرت

BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هي أفضل نموذج للتعلم الآلي يستخدم في مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك تحليل المشاعر. تم تطوير المكتبة في عام 2018 بواسطة Google ، وتم تدريبها على WIkipedia و BooksCorpus باللغة الإنجليزية ، وأثبتت أنها واحدة من أكثر المكتبات دقة لمهام البرمجة اللغوية العصبية. 

نظرًا لأن BERT تم تدريبه على مجموعة نصية كبيرة ، فإنه يتمتع بقدرة أفضل على فهم اللغة وتعلم التباين في أنماط البيانات. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ BERT: 

• سهل الضبط
• مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك تحليل المشاعر
• تدرب على مجموعة كبيرة من النصوص غير المسماة
• نموذج ثنائي الاتجاه بعمق

4. TextBlob

يعد TextBlob خيارًا رائعًا آخر لتحليل المشاعر. تدعم مكتبة Python البسيطة عمليات التحليل المعقدة والعمليات على البيانات النصية. بالنسبة للمقاربات القائمة على المعجم ، يحدد TextBlob المشاعر من خلال اتجاهه الدلالي وشدة كل كلمة في الجملة ، الأمر الذي يتطلب قاموسًا محددًا مسبقًا يصنف الكلمات السلبية والإيجابية. تقوم الأداة بتعيين درجات فردية لكل الكلمات ، ويتم حساب الشعور النهائي. 

يقوم TextBlob بإرجاع القطبية والذاتية لجملة ، بنطاق قطبية من السالب إلى الموجب. تساعد التسميات الدلالية للمكتبة في التحليل ، بما في ذلك الرموز وعلامات التعجب والرموز التعبيرية والمزيد. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ TextBlob: 

• مكتبة بيثون بسيطة
• يدعم عمليات التحليل المعقدة والعمليات على البيانات النصية
• يخصص درجات المشاعر الفردية
• إرجاع القطبية والذاتية للجملة

5. سبا

مكتبة البرمجة اللغوية العصبية مفتوحة المصدر ، spaCy هو خيار آخر أعلى لتحليل المشاعر. تمكن المكتبة المطورين من إنشاء تطبيقات يمكنها معالجة وفهم كميات هائلة من النصوص ، ويتم استخدامها لبناء أنظمة فهم اللغة الطبيعية وأنظمة استخراج المعلومات. 

باستخدام spaCy ، يمكنك إجراء تحليل للمشاعر لجمع معلومات ثاقبة حول منتجاتك أو علامتك التجارية من مجموعة واسعة من المصادر ، مثل رسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ SpaCy: 

• سريع وسهل الإستخدام
• عظيم للمطورين المبتدئين
• معالجة كميات هائلة من النص
• تحليل المشاعر مع مجموعة واسعة من المصادر

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP هي مكتبة Python أخرى تحتوي على مجموعة متنوعة من أدوات تكنولوجيا اللغة البشرية التي تساعد في تطبيق التحليل اللغوي على النص. يشتمل CoreNLP على أدوات Stanford NLP ، بما في ذلك تحليل المشاعر. كما يدعم خمس لغات في المجموع: الإنجليزية والعربية والألمانية والصينية والفرنسية والإسبانية. 

تتضمن أداة المشاعر برامج مختلفة لدعمها ، ويمكن استخدام النموذج لتحليل النص عن طريق إضافة "العاطفة" إلى قائمة المعلقين. ويتضمن أيضًا سطر أوامر للدعم ونموذج دعم التدريب. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ CoreNLP: 

• يدمج أدوات ستانفورد البرمجة اللغوية العصبية
• يدعم خمس لغات
• يحلل النص عن طريق إضافة "العاطفة"
• دعم خط القيادة ودعم التدريب النموذجي

7. تعلم الحروف

مكتبة Python المستقلة على Github ، كانت scikit-Learn في الأصل امتدادًا لجهة خارجية لمكتبة SciPy. في حين أنه مفيد بشكل خاص لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية مثل تلك المستخدمة في اكتشاف البريد العشوائي والتعرف على الصور ، يمكن أيضًا استخدام scikit-Learn لمهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك تحليل المشاعر. 

يمكن أن تساعدك مكتبة Python في إجراء تحليل المشاعر لتحليل الآراء أو المشاعر من خلال البيانات من خلال تدريب نموذج يمكن أن يخرج إذا كان النص إيجابيًا أو سلبيًا. يوفر عدة موجهات لترجمة مستندات الإدخال إلى متجهات ميزات ، وهي تأتي مع عدد من المصنفات المختلفة المضمنة بالفعل. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج scikit-Learn: 

• مبني على SciPy و NumPy
• مُثبت بتطبيقات واقعية
• مجموعة متنوعة من النماذج والخوارزميات
• تستخدم من قبل الشركات الكبرى مثل Spotify

8. متعدد اللغات

هناك خيار آخر رائع لتحليل المشاعر وهو Polyglot ، وهي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر تُستخدم لإجراء مجموعة واسعة من عمليات البرمجة اللغوية العصبية. تعتمد المكتبة على Numpy وهي سريعة بشكل لا يصدق بينما تقدم مجموعة كبيرة ومتنوعة من الأوامر المخصصة. 

أحد أهم نقاط البيع في Polyglot هو أنه يدعم تطبيقات متعددة اللغات واسعة النطاق. وفقًا لوثائقه ، فإنه يدعم تحليل المشاعر لـ 136 لغة. وهي معروفة بكفاءتها وسرعتها ووضوحها. غالبًا ما يتم اختيار Polyglot للمشاريع التي تتضمن لغات لا يدعمها spaCy. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Polyglot: 

• متعدد اللغات مع 136 لغة مدعومة لتحليل المشاعر
• مبني على قمة NumPy
• المصدر المفتوح
• فعال وسريع ومباشر

9. PyTorch

اقتربت من نهاية قائمتنا PyTorch ، مكتبة Python أخرى مفتوحة المصدر. تتيح لك المكتبة ، التي أنشأها فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook ، تنفيذ العديد من التطبيقات المختلفة ، بما في ذلك تحليل المشاعر ، حيث يمكنها اكتشاف ما إذا كانت الجملة إيجابية أم سلبية.

PyTorch سريع للغاية في التنفيذ ، ويمكن تشغيله على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يمكنك التوسع في المكتبة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات القوية ، وتحتوي على مجموعة أدوات اللغة الطبيعية. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch: 

• النظام الأساسي السحابي والنظام البيئي
• إطار عمل قوي
• سريع جدا
• يمكن تشغيلها على معالجات أو وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات المبسطة

10 ميل

إغلاق قائمة أفضل 10 مكتبات بيثون لتحليل المشاعر هو Flair ، وهي مكتبة NLP بسيطة مفتوحة المصدر. تم بناء إطارها مباشرة على PyTorch ، وقد أصدر فريق البحث وراء Flair العديد من النماذج المدربة مسبقًا لمجموعة متنوعة من المهام. 

أحد النماذج المدربة مسبقًا هو نموذج لتحليل المشاعر تم تدريبه على مجموعة بيانات IMDB ، وهو سهل التحميل والتنبؤ. يمكنك أيضًا تدريب المصنف باستخدام Flair باستخدام مجموعة البيانات الخاصة بك. على الرغم من كونه نموذجًا مفيدًا تم تدريبه مسبقًا ، إلا أن البيانات التي يتم التدريب عليها قد لا يتم تعميمها مثل المجالات الأخرى ، مثل Twitter. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Flair: 

• المصدر المفتوح
• يدعم عددًا من اللغات
• سهلة الاستخدام
• عدة نماذج مدربة مسبقًا ، بما في ذلك تحليل المشاعر