10 Beste Python-Bibliotheken für Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse ist eine leistungsstarke Technik, die zur Analyse von Kundenfeedback oder zur Überwachung von sozialen Medien eingesetzt werden kann. Mit dieser Aussage ist die Sentiment-Analyse jedoch sehr kompliziert, da sie unstrukturierte Daten und Sprachvarianten beinhaltet. 

Eine Technik der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die Sentiment-Analyse kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob Daten positiv, negativ oder neutral sind. Neben der Fokussierung auf die Polarität eines Textes kann sie auch spezifische Gefühle und Emotionen wie wütend, glücklich und traurig erkennen. Die Sentiment-Analyse wird sogar verwendet, um Absichten zu bestimmen, wie z. B., ob jemand interessiert ist oder nicht. 

Die Sentiment-Analyse ist ein sehr leistungsstarkes Werkzeug, das von allen Arten von Unternehmen immer mehr eingesetzt wird, und es gibt mehrere Python-Bibliotheken, die bei diesem Prozess helfen können. 

Hier sind die 10 besten Python-Bibliotheken für die Sentiment-Analyse: 

1. Pattern

An erster Stelle unserer Liste der besten Python-Bibliotheken für die Sentiment-Analyse steht Pattern, das eine mehrzweckfähige Python-Bibliothek ist, die NLP, Data-Mining, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung verarbeiten kann. 

Pattern bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich der Erkennung von Superlativen und Komparativen. Es kann auch Fakten- und Meinungs-Erkennung durchführen, was es zu einer Top-Wahl für die Sentiment-Analyse macht. Die Funktion in Pattern gibt die Polarität und die Subjektivität eines gegebenen Textes zurück, wobei das Polarity-Ergebnis von sehr positiv bis sehr negativ reicht. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Pattern: 

• Mehrzweck-Bibliothek
• Erkennung von Superlativen und Komparativen
• Gibt Polarität und Subjektivität des gegebenen Textes zurück
• Polarität reicht von sehr positiv bis sehr negativ

2. VADER

Eine weitere Top-Option für die Sentiment-Analyse ist VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), das eine regel-/lexikonbasierte, Open-Source-Sentiment-Analyse-Bibliothek innerhalb von NLTK ist. Das Tool ist speziell für in sozialen Medien geäußerte Sentiments konzipiert und verwendet eine Kombination aus einem Sentiment-Lexikon und einer Liste von lexikalischen Funktionen, die in der Regel nach ihrer semantischen Ausrichtung als positiv oder negativ klassifiziert werden. 

VADER berechnet die Text-Sentiment und gibt die Wahrscheinlichkeit eines gegebenen Input-Satzes zurück, der positiv, negativ oder neutral ist. Das Tool kann Daten von allen Arten von sozialen Medien-Plattformen wie Twitter und Facebook analysieren. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von VADER: 

• Benötigt keine Trainingsdaten
• Versteht Sentiment von Texten mit Emoticons, Slang, Konjunktionen usw. 
• Hervorragend für soziale Medien-Texte
• Open-Source-Bibliothek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Top-Machine-Learning-Modell, das für NLP-Aufgaben wie die Sentiment-Analyse verwendet wird. Es wurde 2018 von Google entwickelt und auf dem englischen Wikipedia und dem BooksCorpus trainiert und erwies sich als eine der genauesten Bibliotheken für NLP-Aufgaben. 

Da BERT auf einem großen Textkorpus trainiert wurde, hat es eine bessere Fähigkeit, die Sprache zu verstehen und Variabilität in Datenmustern zu lernen. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von BERT: 

• Einfach zu feinjustieren
• Breite Palette von NLP-Aufgaben, einschließlich Sentiment-Analyse
• Auf einem großen Korpus von unbeschrifteten Texten trainiert
• Tief bidirektionales Modell

4. TextBlob

TextBlob ist eine weitere großartige Wahl für die Sentiment-Analyse. Die einfache Python-Bibliothek unterstützt komplexe Analysen und Operationen auf textbasierten Daten. Für lexikonbasierte Ansätze definiert TextBlob eine Sentiment durch ihre semantische Ausrichtung und die Intensität jedes Wortes in einem Satz, was ein vordefiniertes Dictionary erfordert, das negative und positive Wörter klassifiziert. Das Tool weist jedem Wort individuelle Bewertungen zu, und eine endgültige Sentiment wird berechnet. 

TextBlob gibt die Polarität und Subjektivität eines Satzes zurück, wobei die Polarität von negativ bis positiv reicht. Die semantischen Labels der Bibliothek helfen bei der Analyse, einschließlich Emoticons, Ausrufezeichen, Emojis und mehr. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von TextBlob: 

• Einfache Python-Bibliothek
• Unterstützt komplexe Analysen und Operationen auf textbasierten Daten
• Weist jedem Wort individuelle Sentiment-Bewertungen zu
• Gibt Polarität und Subjektivität des Satzes zurück

5. spaCy

Eine Open-Source-NLP-Bibliothek, spaCy ist eine weitere Top-Option für die Sentiment-Analyse. Die Bibliothek ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die große Mengen an Texten verarbeiten und verstehen können, und sie wird verwendet, um natürliche Sprachverständnis-Systeme und Informations-Extraktions-Systeme zu konstruieren. 

Mit spaCy können Sie die Sentiment-Analyse durchführen, um aussagekräftige Informationen über Ihre Produkte oder Ihre Marke aus einer Vielzahl von Quellen wie E-Mails, sozialen Medien und Produktbewertungen zu sammeln. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von SpaCy: 

• Schnell und einfach zu verwenden
• Hervorragend für Anfänger-Entwickler
• Verarbeitet große Mengen an Texten
• Sentiment-Analyse mit einer Vielzahl von Quellen

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP ist eine weitere Python-Bibliothek, die eine Vielzahl von Werkzeugen für die menschliche Sprachtechnologie enthält, die zur Anwendung von linguistischer Analyse auf Texte verwendet werden. CoreNLP umfasst Stanford-NLP-Tools, einschließlich Sentiment-Analyse. Sie unterstützt auch fünf Sprachen: Englisch, Arabisch, Deutsch, Chinesisch, Französisch und Spanisch. 

Das Sentiment-Tool umfasst verschiedene Programme, die es unterstützen, und das Modell kann verwendet werden, um Texte zu analysieren, indem “Sentiment” zur Liste der Annotatoren hinzugefügt wird. Es umfasst auch eine Befehlszeilen-Unterstützung und Modell-Trainings-Unterstützung. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von CoreNLP: 

• Umfasst Stanford-NLP-Tools
• Unterstützt fünf Sprachen
• Analysiert Texte, indem “Sentiment” hinzugefügt wird
• Befehlszeilen-Unterstützung und Modell-Trainings-Unterstützung

7. scikit-learn

Eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github, scikit-learn war ursprünglich eine Third-Party-Erweiterung der SciPy-Bibliothek. Obwohl sie besonders nützlich für klassische Machine-Learning-Algorithmen wie diejenigen, die für Spam-Erkennung und Bilderkennung verwendet werden, ist scikit-learn auch für NLP-Aufgaben wie die Sentiment-Analyse geeignet. 

Die Python-Bibliothek kann Ihnen helfen, die Sentiment-Analyse durchzuführen, um Meinungen oder Gefühle durch Daten zu analysieren, indem ein Modell trainiert wird, das Ausgaben liefern kann, ob der Text positiv oder negativ ist. Sie bietet mehrere Vektorisierer, um die Eingabedokumente in Vektoren von Funktionen zu übersetzen, und sie kommt mit einer Reihe von vordefinierten Klassifizierern. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von scikit-learn: 

• Basierend auf SciPy und NumPy
• Bewährt in realen Anwendungen
• Vielfältige Palette von Modellen und Algorithmen
• Wird von großen Unternehmen wie Spotify verwendet

8. Polyglot

Eine weitere großartige Wahl für die Sentiment-Analyse ist Polyglot, das eine Open-Source-Python-Bibliothek ist, die zur Durchführung einer Vielzahl von NLP-Operationen verwendet wird. Die Bibliothek basiert auf Numpy und ist unglaublich schnell, während sie eine Vielzahl von speziellen Befehlen bietet. 

Einer der größten Vorteile von Polyglot ist, dass es umfangreiche multilinguale Anwendungen unterstützt. Laut seiner Dokumentation unterstützt es die Sentiment-Analyse für 136 Sprachen. Es ist bekannt für seine Effizienz, Geschwindigkeit und Einfachheit. Polyglot wird oft für Projekte gewählt, die Sprachen beinhalten, die von spaCy nicht unterstützt werden. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Polyglot: 

• Multilingual mit 136 Sprachen, die für die Sentiment-Analyse unterstützt werden
• Basierend auf NumPy
• Open-Source
• Effizient, schnell und einfach

9. PyTorch

Gegen Ende unserer Liste steht PyTorch, eine weitere Open-Source-Python-Bibliothek. Erstellt von Facebooks AI-Forschungsteam, ermöglicht die Bibliothek es Ihnen, viele verschiedene Anwendungen durchzuführen, einschließlich der Sentiment-Analyse, bei der es erkennen kann, ob ein Satz positiv oder negativ ist.

PyTorch ist extrem schnell in der Ausführung und kann auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs betrieben werden. Sie können die Bibliothek mit ihren leistungsstarken APIs erweitern, und sie verfügt über ein natürliches Sprach-Toolkit. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von PyTorch: 

• Cloud-Plattform und Ökosystem
• Robustes Framework
• Extrem schnell
• Kann auf vereinfachten Prozessoren, CPUs oder GPUs betrieben werden

10. Flair

Unsere Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für die Sentiment-Analyse wird mit Flair abgeschlossen, das eine einfache Open-Source-NLP-Bibliothek ist. Ihr Framework ist direkt auf PyTorch aufgebaut, und das Forschungsteam hinter Flair hat mehrere vorab trainierte Modelle für verschiedene Aufgaben veröffentlicht. 

Eines der vorab trainierten Modelle ist ein Sentiment-Analyse-Modell, das auf einem IMDB-Datensatz trainiert wurde, und es ist einfach, es zu laden und Vorhersagen zu treffen. Sie können auch einen Klassifizierer mit Flair mithilfe Ihres Datensatzes trainieren. Obwohl es ein nützliches vorab trainiertes Modell ist, kann die Datenmenge, auf der es trainiert wurde, möglicherweise nicht so gut generalisieren wie andere Bereiche, wie Twitter. 

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Flair: 

• Open-Source
• Unterstützt mehrere Sprachen
• Einfach zu verwenden
• Mehrere vorab trainierte Modelle, einschließlich Sentiment-Analyse