10 най-добри библиотеки на Python за анализ на настроението

Анализът на настроението е мощна техника, която можете да използвате, за да правите неща като анализиране на отзивите на клиентите или наблюдение на социалните медии. С това казано, анализът на настроението е много сложен, тъй като включва неструктурирани данни и езикови вариации. 

Техника за обработка на естествен език (NLP), анализът на настроението може да се използва, за да се определи дали данните са положителни, отрицателни или неутрални. Освен че се фокусира върху полярността на даден текст, той може също да открие специфични чувства и емоции, като гняв, радост и тъга. Анализът на настроението се използва дори за определяне на намерения, като например дали някой се интересува или не. 

Анализът на настроението е изключително мощен инструмент, който все повече се внедрява от всички видове бизнеси и има няколко библиотеки на Python, които могат да помогнат за извършването на този процес. 

Ето 10-те най-добри библиотеки на Python за анализ на настроението: 

1. Модел

Начело на нашия списък с най-добрите библиотеки на Python за анализ на настроението е Pattern, която е многофункционална библиотека на Python, която може да обработва NLP, извличане на данни, мрежов анализ, машинно обучение и визуализация. 

Шаблонът предоставя широк набор от функции, включително намиране на суперлативи и сравнения. Той може също така да извършва откриване на факти и мнения, което го прави най-добър избор за анализ на настроенията. Функцията в Pattern връща полярността и субективността на даден текст, като резултатът за полярност варира от силно положителен до силно отрицателен. 

Ето някои от основните характеристики на Pattern: 

• Многофункционална библиотека
• Намиране на суперлативи и сравнения
• Връща полярността и субективността на даден текст
• Полярността варира от силно положителна до силно отрицателна

2. ВАДЕР

Друга най-добра опция за анализ на настроението е VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), който е базирана на правило/лексикон, предварително изградена библиотека за анализатор на настроението с отворен код в рамките на NLTK. Инструментът е специално проектиран за настроения, изразени в социалните медии, и използва комбинация от лексикон за настроения и списък от лексикални характеристики, които обикновено се етикетират според тяхната семантична ориентация като положителни или отрицателни. 

VADER изчислява настроението на текста и връща вероятността дадено въведено изречение да бъде положително, отрицателно или нервно. Инструментът може да анализира данни от всякакви социални медийни платформи, като Twitter и Facebook. 

Ето някои от основните характеристики на VADER: 

• Не изисква данни за обучение
• Разберете смисъла на текст, съдържащ емотикони, жаргон, съюзи и др. 
• Отличен за текст в социални медии
• Библиотека с отворен код

3. БЕРТ

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) е топ модел за машинно обучение, използван за NLP задачи, включително анализ на настроението. Разработена през 2018 г. от Google, библиотеката беше обучена на английски WIkipedia и BooksCorpus и се оказа една от най-точните библиотеки за NLP задачи. 

Тъй като BERT е обучен на голям текстов корпус, той има по-добра способност да разбира езика и да научава променливостта в моделите на данни. 

Ето някои от основните характеристики на BERT: 

• Лесен за фина настройка
• Широка гама от НЛП задачи, включително анализ на настроението
• Обучен върху голям корпус от текст без етикети
• Дълбоко двупосочен модел

4. TextBlob

TextBlob е друг чудесен избор за анализ на настроението. Простата библиотека на Python поддържа сложен анализ и операции с текстови данни. За подходи, базирани на лексикон, TextBlob дефинира настроение чрез неговата семантична ориентация и интензивността на всяка дума в изречението, което изисква предварително дефиниран речник, класифициращ отрицателни и положителни думи. Инструментът присвоява индивидуални резултати на всички думи и се изчислява окончателно мнение. 

TextBlob връща полярността и субективността на изречението с диапазон на полярност от отрицателна до положителна. Семантичните етикети на библиотеката помагат при анализа, включително емотикони, удивителни знаци, емотикони и др. 

Ето някои от основните характеристики на TextBlob: 

• Проста библиотека на Python
• Поддържа сложен анализ и операции с текстови данни
• Присвоява индивидуални оценки за настроение
• Връща полярността и субективността на изречението

5. просторна

НЛП библиотека с отворен код, spaCy е друга топ опция за анализ на настроенията. Библиотеката позволява на разработчиците да създават приложения, които могат да обработват и разбират огромни обеми текст, и се използва за изграждане на системи за разбиране на естествен език и системи за извличане на информация. 

Със spaCy можете да извършвате анализ на настроенията, за да събирате проницателна информация за вашите продукти или марка от широк набор от източници, като имейли, социални медии и рецензии на продукти. 

Ето някои от основните характеристики на SpaCy: 

• Бърз и лесен за използване
• Чудесно за начинаещи разработчици
• Обработвайте огромни обеми текст
• Анализ на настроението с широк набор от източници

6. Corenlp

Stanford CoreNLP е друга библиотека на Python, съдържаща различни технологични инструменти за човешки език, които помагат за прилагане на лингвистичен анализ към текст. CoreNLP включва НЛП инструменти на Станфорд, включително анализ на настроението. Освен това поддържа общо пет езика: английски, арабски, немски, китайски, френски и испански. 

Инструментът за настроение включва различни програми, които го поддържат, а моделът може да се използва за анализиране на текст чрез добавяне на „чувство“ към списъка с анотатори. Той също така включва команден ред за поддръжка и поддръжка за обучение на модели. 

Ето някои от основните характеристики на CoreNLP: 

• Включва НЛП инструменти на Станфорд
• Поддържа пет езика
• Анализира текст чрез добавяне на „чувство“
• Команден ред за поддръжка и поддръжка за обучение на модели

7. scikit-научите

Самостоятелна библиотека на Python в Github, scikit-learn първоначално беше разширение на трета страна към библиотеката SciPy. Въпреки че е особено полезен за класически алгоритми за машинно обучение като тези, използвани за откриване на спам и разпознаване на изображения, scikit-learn може да се използва и за NLP задачи, включително анализ на настроението. 

Библиотеката на Python може да ви помогне да извършите анализ на настроенията, за да анализирате мнения или чувства чрез данни чрез обучение на модел, който може да извежда, ако текстът е положителен или отрицателен. Той предоставя няколко векторизатори за превеждане на входните документи във вектори от характеристики и идва с редица различни класификатори, които вече са вградени. 

Ето някои от основните характеристики на scikit-learn: 

• Изграден върху SciPy и NumPy
• Доказано с реални приложения
• Разнообразна гама от модели и алгоритми
• Използва се от големи компании като Spotify

8. полиглот

Друг чудесен избор за анализ на настроенията е Polyglot, която е библиотека на Python с отворен код, използвана за извършване на широк спектър от NLP операции. Библиотеката е базирана на Numpy и е невероятно бърза, като същевременно предлага голямо разнообразие от специални команди. 

Една от най-добрите точки за продажба на Polyglot е, че поддържа обширни многоезични приложения. Според неговата документация, той поддържа анализ на настроението за 136 езика. Известен е със своята ефективност, бързина и праволинейност. Полиглот често се избира за проекти, които включват езици, които не се поддържат от spaCy. 

Ето някои от основните характеристики на Polyglot: 

• Многоезичен с 136 поддържани езика за анализ на настроенията
• Създаден върху NumPy
• С отворен код
• Ефективно, бързо и ясно

9. PyTorch

Към края на нашия списък е PyTorch, друга библиотека на Python с отворен код. Създадена от изследователския екип на Facebook за изкуствен интелект, библиотеката ви позволява да извършвате много различни приложения, включително анализ на настроението, където може да открие дали дадено изречение е положително или отрицателно.

PyTorch е изключително бърз в изпълнение и може да работи на опростени процесори или CPU и GPU. Можете да разширите библиотеката с нейните мощни API и тя разполага с инструментариум за естествен език. 

Ето някои от основните характеристики на PyTorch: 

• Облачна платформа и екосистема
• Здрава рамка
• Изключително бързо
• Може да работи с опростени процесори, CPU или GPU

10. нюх

Затваряйки нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за анализ на настроенията, Flair е проста NLP библиотека с отворен код. Неговата рамка е изградена директно върху PyTorch и изследователският екип зад Flair пусна няколко предварително обучени модела за различни задачи. 

Един от предварително обучените модели е модел за анализ на настроението, обучен върху набор от данни в IMDB и е лесен за зареждане и правене на прогнози. Можете също така да обучите класификатор с Flair, като използвате вашия набор от данни. Въпреки че е полезен предварително обучен модел, данните, върху които се обучава, може да не се обобщават толкова добре, колкото други домейни, като Twitter. 

Ето някои от основните характеристики на Flair: 

• С отворен код
• Поддържа редица езици
• Лесна за употреба
• Няколко предварително обучени модела, включително анализ на настроението