Følg os

Python Biblioteker

10 bedste Python-biblioteker til sentimentanalyse

Opdateret on

Følelsesanalyse er en kraftfuld teknik, som du kan bruge til at gøre ting som at analysere kundefeedback eller overvåge sociale medier. Med det sagt, er sentimentanalyse meget kompliceret, da det involverer ustrukturerede data og sprogvariationer. 

En naturlig sprogbehandling (NLP) teknik, sentimentanalyse kan bruges til at bestemme, om data er positive, negative eller neutrale. Udover at fokusere på en teksts polaritet, kan den også registrere specifikke følelser og følelser, såsom vred, glad og trist. Følelsesanalyse bruges endda til at bestemme intentioner, såsom om nogen er interesseret eller ej. 

Følelsesanalyse er et yderst kraftfuldt værktøj, der i stigende grad bliver implementeret af alle typer virksomheder, og der er flere Python-biblioteker, der kan hjælpe med at udføre denne proces. 

Her er de 10 bedste Python-biblioteker til sentimentanalyse: 

1. Mønster

Øverst på vores liste over bedste Python-biblioteker til sentimentanalyse er Pattern, som er et multifunktionelt Python-bibliotek, der kan håndtere NLP, datamining, netværksanalyse, maskinlæring og visualisering. 

Mønster giver en bred vifte af funktioner, herunder at finde superlativer og komparativer. Det kan også udføre fakta- og meningsdetektering, hvilket får det til at skille sig ud som et topvalg til sentimentanalyse. Funktionen i Pattern returnerer polaritet og subjektiviteten af ​​en given tekst, med et polaritetsresultat, der spænder fra meget positivt til meget negativt. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Pattern: 

  • Multifunktionelt bibliotek
  • Finde superlativer og komparativer
  • Returnerer polaritet og subjektivitet af given tekst
  • Polariteten spænder fra meget positiv til meget negativ

2. VADER

En anden topmulighed for sentimentanalyse er VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), som er et regel/leksikon-baseret, open source-sentimentanalysator forudbygget bibliotek i NLTK. Værktøjet er specifikt designet til følelser udtrykt i sociale medier, og det bruger en kombination af Et sentimentleksikon og en liste over leksikalske træk, der generelt er mærket i henhold til deres semantiske orientering som positive eller negative. 

VADER beregner tekstfølelsen og returnerer sandsynligheden for, at en given inputsætning er positiv, negativ eller neural. Værktøjet kan analysere data fra alle mulige sociale medieplatforme, såsom Twitter og Facebook. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i VADER: 

  • Kræver ikke træningsdata
  • Forstå følelsen af ​​tekst, der indeholder humørikoner, slangs, konjunktioner osv. 
  • Fremragende til tekst på sociale medier
  • Open source bibliotek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en top maskinlæringsmodel, der bruges til NLP-opgaver, herunder sentimentanalyse. Biblioteket blev udviklet i 2018 af Google og blev trænet på engelsk Wikipedia og BooksCorpus, og det viste sig at være et af de mest nøjagtige biblioteker til NLP-opgaver. 

Fordi BERT blev trænet på et stort tekstkorpus, har det en bedre evne til at forstå sprog og til at lære variabilitet i datamønstre. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i BERT: 

  • Let at finjustere
  • Bred vifte af NLP-opgaver, herunder sentimentanalyse
  • Trænet på et stort korpus af umærket tekst
  • Dybt tovejsmodel

4. TextBlob

TextBlob er et andet godt valg til sentimentanalyse. Det enkle Python-bibliotek understøtter komplekse analyser og operationer på tekstdata. For leksikonbaserede tilgange definerer TextBlob en følelse ved dens semantiske orientering og intensiteten af ​​hvert ord i en sætning, hvilket kræver en foruddefineret ordbog, der klassificerer negative og positive ord. Værktøjet tildeler individuelle karakterer til alle ordene, og en endelig stemning beregnes. 

TextBlob returnerer en sætnings polaritet og subjektivitet med et polaritetsområde fra negativ til positiv. Bibliotekets semantiske etiketter hjælper med analyse, herunder humørikoner, udråbstegn, emojis og mere. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i TextBlob: 

  • Simpelt Python-bibliotek
  • Understøtter komplekse analyser og operationer på tekstdata
  • Tildeler individuelle følelsesscore
  • Returnerer sætningens polaritet og subjektivitet

5. spaCy

Et open source NLP-bibliotek, spaCy er en anden topmulighed for sentimentanalyse. Biblioteket gør det muligt for udviklere at skabe applikationer, der kan behandle og forstå store mængder tekst, og det bruges til at konstruere naturlige sprogforståelsessystemer og informationsudtrækningssystemer. 

Med spaCy kan du udføre sentimentanalyse for at indsamle indsigtsfuld information om dine produkter eller brand fra en lang række kilder, såsom e-mails, sociale medier og produktanmeldelser. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i SpaCy: 

  • Hurtig og nem at bruge
  • Fantastisk til begyndere udviklere
  • Behandle store mængder tekst
  • Følelsesanalyse med bred vifte af kilder

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP er et andet Python-bibliotek, der indeholder en række forskellige teknologiske værktøjer, der hjælper med at anvende sproglig analyse på tekst. CoreNLP inkorporerer Stanford NLP-værktøjer, herunder sentimentanalyse. Det understøtter også fem sprog i alt: engelsk, arabisk, tysk, kinesisk, fransk og spansk. 

Sentiment-værktøjet indeholder forskellige programmer til at understøtte det, og modellen kan bruges til at analysere tekst ved at tilføje "sentiment" til listen over annotatorer. Det inkluderer også en kommandolinje med support og modeltræningsstøtte. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i CoreNLP: 

  • Inkorporerer Stanford NLP-værktøjer
  • Understøtter fem sprog
  • Analyserer tekst ved at tilføje "sentiment"
  • Kommandolinje for support og modeltræningsstøtte

7. scikit-lære

Et selvstændigt Python-bibliotek på Github, scikit-learn var oprindeligt en tredjepartsudvidelse til SciPy-biblioteket. Selvom det er særligt nyttigt til klassiske maskinlæringsalgoritmer som dem, der bruges til spam-detektering og billedgenkendelse, kan scikit-learn også bruges til NLP-opgaver, herunder sentimentanalyse. 

Python-biblioteket kan hjælpe dig med at udføre sentimentanalyse for at analysere meninger eller følelser gennem data ved at træne en model, der kan udlæse, hvis tekst er positiv eller negativ. Det giver flere vektorizere til at oversætte input-dokumenterne til vektorer af funktioner, og det kommer med en række forskellige klassificeringer, der allerede er indbygget. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i scikit-learn: 

  • Bygget på SciPy og NumPy
  • Gennemprøvet med virkelige applikationer
  • Forskelligt udvalg af modeller og algoritmer
  • Brugt af store virksomheder som Spotify

8. polyglot

Et andet godt valg til sentimentanalyse er Polyglot, som er et open source Python-bibliotek, der bruges til at udføre en bred vifte af NLP-operationer. Biblioteket er baseret på Numpy og er utrolig hurtigt, samtidig med at det tilbyder et stort udvalg af dedikerede kommandoer. 

Et af de bedste salgsargumenter ved Polyglot er, at det understøtter omfattende flersprogede applikationer. Ifølge dens dokumentation understøtter den sentimentanalyse for 136 sprog. Det er kendt for sin effektivitet, hastighed og ligetil. Polyglot vælges ofte til projekter, der involverer sprog, der ikke understøttes af spaCy. 

Her er nogle af hovedtræk ved Polyglot: 

  • Flersproget med 136 sprog understøttet til sentimentanalyse
  • Bygget oven på NumPy
  • Open source
  • Effektiv, hurtig og ligetil

9. PyTorch

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er PyTorch, et andet open source Python-bibliotek. Biblioteket er oprettet af Facebooks AI-forskerhold og giver dig mulighed for at udføre mange forskellige applikationer, herunder sentimentanalyse, hvor det kan registrere, om en sætning er positiv eller negativ.

PyTorch er ekstremt hurtig i udførelse, og den kan betjenes på forenklede processorer eller CPU'er og GPU'er. Du kan udvide biblioteket med dets kraftfulde API'er, og det har et naturligt sprogværktøj. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i PyTorch: 

  • Cloud platform og økosystem
  • Robuste rammer
  • Ekstremt hurtigt
  • Kan betjenes på forenklede processorer, CPU'er eller GPU'er

10. flair

Afslutning af vores liste over 10 bedste Python-biblioteker til sentimentanalyse er Flair, som er et simpelt open source NLP-bibliotek. Dens rammer er bygget direkte på PyTorch, og forskerholdet bag Flair har udgivet flere præ-trænede modeller til en række forskellige opgaver. 

En af de fortrænede modeller er en sentimentanalysemodel trænet på et IMDB-datasæt, og det er nemt at indlæse og lave forudsigelser. Du kan også træne en klassifikator med Flair ved hjælp af dit datasæt. Selvom det er en nyttig præ-trænet model, vil de data, den trænes på, muligvis ikke generalisere så godt som andre domæner, såsom Twitter. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Flair: 

  • Open source
  • Understøtter en række sprog
  • Enkel at bruge
  • Flere fortrænede modeller, herunder sentimentanalyse

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter, der udforsker den seneste udvikling inden for kunstig intelligens. Han har samarbejdet med adskillige AI-startups og publikationer verden over.