Die 10 besten Python-Bibliotheken für die Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist eine leistungsstarke Technik, mit der Sie beispielsweise Kundenfeedback analysieren oder soziale Medien überwachen können. Allerdings ist die Stimmungsanalyse äußerst kompliziert, da sie unstrukturierte Daten und Sprachvariationen umfasst. 

Die Stimmungsanalyse ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und kann verwendet werden, um festzustellen, ob Daten positiv, negativ oder neutral sind. Es konzentriert sich nicht nur auf die Polarität eines Textes, sondern kann auch bestimmte Gefühle und Emotionen erkennen, wie z. B. wütend, glücklich und traurig. Mit der Sentimentanalyse lassen sich sogar Absichten feststellen, etwa ob jemand interessiert ist oder nicht. 

Die Stimmungsanalyse ist ein äußerst leistungsfähiges Tool, das zunehmend von Unternehmen aller Art eingesetzt wird. Es gibt mehrere Python-Bibliotheken, die bei der Durchführung dieses Prozesses helfen können. 

Hier sind die 10 besten Python-Bibliotheken für die Stimmungsanalyse: 

1. Schnittmuster

An der Spitze unserer Liste der besten Python-Bibliotheken für die Stimmungsanalyse steht Pattern, eine vielseitige Python-Bibliothek, die NLP, Data Mining, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung verarbeiten kann. 

Pattern bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich der Suche nach Superlativen und Komparativen. Es kann auch Fakten und Meinungen erkennen, was es zur ersten Wahl für die Stimmungsanalyse macht. Die Funktion in Pattern gibt die Polarität und die Subjektivität eines bestimmten Textes zurück, wobei das Polaritätsergebnis von stark positiv bis stark negativ reicht. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Pattern: 

• Mehrzweckbibliothek
• Superlative und Komparative finden
• Gibt Polarität und Subjektivität des gegebenen Textes zurück
• Die Polarität reicht von stark positiv bis stark negativ

2. VADER

Eine weitere Top-Option für die Stimmungsanalyse ist VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), eine regel-/lexikonbasierte, vorgefertigte Open-Source-Bibliothek zur Stimmungsanalyse im NLTK. Das Tool wurde speziell für in sozialen Medien ausgedrückte Gefühle entwickelt und verwendet eine Kombination aus einem Stimmungslexikon und einer Liste lexikalischer Merkmale, die im Allgemeinen entsprechend ihrer semantischen Ausrichtung als positiv oder negativ gekennzeichnet werden. 

VADER berechnet die Textstimmung und gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, dass ein gegebener Eingabesatz positiv, negativ oder neuronal ist. Das Tool kann Daten von allen möglichen Social-Media-Plattformen wie Twitter und Facebook analysieren. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von VADER: 

• Erfordert keine Trainingsdaten
• Verstehen Sie die Stimmung von Texten, die Emoticons, Slangs, Konjunktionen usw. enthalten. 
• Hervorragend geeignet für Social-Media-Texte
• Open-Source-Bibliothek

3.BERT

BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers) ist ein erstklassiges Modell für maschinelles Lernen, das für NLP-Aufgaben, einschließlich Stimmungsanalysen, verwendet wird. Die 2018 von Google entwickelte Bibliothek wurde auf Englisch WIkipedia und BooksCorpus geschult und erwies sich als eine der genauesten Bibliotheken für NLP-Aufgaben. 

Da BERT auf einem großen Textkorpus trainiert wurde, ist es besser in der Lage, Sprache zu verstehen und Variabilität in Datenmustern zu erlernen. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von BERT: 

• Einfache Feinabstimmung
• Breites Spektrum an NLP-Aufgaben, einschließlich Stimmungsanalyse
• Geschult auf einem großen Korpus unbeschrifteten Textes
• Zutiefst bidirektionales Modell

4. TextBlob

TextBlob ist eine weitere gute Wahl für die Stimmungsanalyse. Die einfache Python-Bibliothek unterstützt komplexe Analysen und Operationen an Textdaten. Bei lexikonbasierten Ansätzen definiert TextBlob ein Gefühl anhand seiner semantischen Ausrichtung und der Intensität jedes Wortes in einem Satz, was ein vordefiniertes Wörterbuch zur Klassifizierung negativer und positiver Wörter erfordert. Das Tool weist allen Wörtern individuelle Bewertungen zu und es wird eine endgültige Stimmung berechnet. 

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

Hier sind einige der Hauptfunktionen von TextBlob: 

• Einfache Python-Bibliothek
• Unterstützt komplexe Analysen und Operationen an Textdaten
• Weist individuelle Stimmungswerte zu
• Gibt Polarität und Subjektivität des Satzes zurück

5. geräumig

spaCy, eine Open-Source-NLP-Bibliothek, ist eine weitere Top-Option für die Stimmungsanalyse. Die Bibliothek ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die riesige Textmengen verarbeiten und verstehen können, und sie wird zum Aufbau von Systemen zum Verständnis natürlicher Sprache und zur Informationsextraktion verwendet. 

Mit spaCy können Sie Stimmungsanalysen durchführen, um aufschlussreiche 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 Hauptfunktionen von SpaCy: 

• Schnell und einfach zu bedienen
• Ideal für Anfängerentwickler
• Verarbeiten Sie riesige Textmengen
• Stimmungsanalyse mit breitem Quellenspektrum

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP ist eine weitere Python-Bibliothek, die eine Vielzahl von Tools für die menschliche Sprachtechnologie enthält, die dabei helfen, linguistische Analysen auf Texte anzuwenden. CoreNLP beinhaltet Stanford NLP-Tools, einschließlich Stimmungsanalyse. Außerdem werden insgesamt fünf Sprachen unterstützt: Englisch, Arabisch, Deutsch, Chinesisch, Französisch und Spanisch. 

Das Sentiment-Tool umfasst verschiedene Programme zur Unterstützung, und das Modell kann zur Textanalyse verwendet werden, indem „Sentiment“ zur Liste der Annotatoren hinzugefügt wird. Es umfasst außerdem eine Befehlszeilenunterstützung und Unterstützung für das Modelltraining. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von CoreNLP: 

• Enthält Stanford NLP-Tools
• Unterstützt fünf Sprachen
• Analysiert Text durch Hinzufügen von „Sentiment“
• Befehlszeilenunterstützung und Modellschulungsunterstützung

7. scikit-lernen

scikit-learn, eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github, war ursprünglich eine Drittanbieter-Erweiterung der SciPy-Bibliothek. Während es besonders für klassische Algorithmen des maschinellen Lernens nützlich ist, wie sie zur Spam-Erkennung und Bilderkennung verwendet werden, kann scikit-learn auch für NLP-Aufgaben, einschließlich Stimmungsanalysen, verwendet werden. 

Die Python-Bibliothek kann Ihnen bei der Durchführung einer Stimmungsanalyse helfen, um Meinungen oder Gefühle anhand von Daten zu analysieren, indem ein Modell trainiert wird, das ausgeben kann, ob der Text positiv oder negativ ist. Es bietet mehrere Vektorisierer um die Eingabedokumente in Merkmalsvektoren zu übersetzen, und verfügt über eine Reihe verschiedener bereits integrierter Klassifikatoren. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von scikit-learn: 

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

8. Polyglott

Eine weitere gute Wahl für die Stimmungsanalyse ist Polyglot, eine Open-Source-Python-Bibliothek, die zur Durchführung einer Vielzahl von NLP-Operationen verwendet wird. Die Bibliothek basiert auf Numpy und ist unglaublich schnell und bietet gleichzeitig eine große Auswahl an dedizierten Befehlen. 

Eines der Hauptverkaufsargumente von Polyglot ist die Unterstützung umfangreicher mehrsprachiger Anwendungen. Laut Dokumentation unterstützt es die Stimmungsanalyse für 136 Sprachen. Es ist für seine Effizienz, Geschwindigkeit und Unkompliziertheit bekannt. Polyglot wird häufig für Projekte ausgewählt, die Sprachen beinhalten, die von spaCy nicht unterstützt werden. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Polyglot: 

• Mehrsprachig mit 136 unterstützten Sprachen für die Stimmungsanalyse
• Basierend auf NumPy
• Open-Source
• Effizient, schnell und unkompliziert

9. PyTorch

Am Ende unserer Liste steht PyTorch, eine weitere Open-Source-Python-Bibliothek. Die vom KI-Forschungsteam von Facebook erstellte Bibliothek ermöglicht Ihnen die Durchführung vieler verschiedener Anwendungen, einschließlich einer Stimmungsanalyse, bei der erkannt werden 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 Toolkit für natürliche Sprache. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von PyTorch: 

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

10 Flair

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für die Stimmungsanalyse bildet Flair, eine einfache Open-Source-NLP-Bibliothek. Sein Framework basiert direkt auf PyTorch und das Forschungsteam hinter Flair hat mehrere vorab trainierte Modelle für eine Vielzahl von Aufgaben veröffentlicht. 

Eines der vorab trainierten Modelle ist ein Stimmungsanalysemodell, das auf einem IMDB-Datensatz trainiert wurde und sich einfach laden und Vorhersagen treffen lässt. Sie können mithilfe Ihres Datensatzes auch einen Klassifikator mit Flair trainieren. Obwohl es sich um ein nützliches vorab trainiertes Modell handelt, lassen sich die Daten, auf denen es trainiert wird, möglicherweise nicht so gut verallgemeinern wie in anderen Bereichen wie Twitter. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Flair: 

• Open-Source
• Unterstützt eine Reihe von Sprachen
• Einfach zu bedienen
• Mehrere vorab trainierte Modelle, einschließlich Stimmungsanalyse