10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για ανάλυση συναισθήματος

Η ανάλυση συναισθήματος είναι μια ισχυρή τεχνική που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε πράγματα όπως η ανάλυση των σχολίων των πελατών ή η παρακολούθηση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Με αυτό, η ανάλυση συναισθήματος είναι πολύ περίπλοκη, καθώς περιλαμβάνει μη δομημένα δεδομένα και γλωσσικές παραλλαγές. 

Μια τεχνική επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιοριστεί εάν τα δεδομένα είναι θετικά, αρνητικά ή ουδέτερα. Εκτός από την εστίαση στην πολικότητα ενός κειμένου, μπορεί επίσης να ανιχνεύσει συγκεκριμένα συναισθήματα και συναισθήματα, όπως θυμό, χαρά και λύπη. Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται ακόμη και για τον προσδιορισμό των προθέσεων, όπως αν κάποιος ενδιαφέρεται ή όχι. 

Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένα εξαιρετικά ισχυρό εργαλείο που αναπτύσσεται όλο και περισσότερο από όλους τους τύπους επιχειρήσεων και υπάρχουν αρκετές βιβλιοθήκες Python που μπορούν να βοηθήσουν στην πραγματοποίηση αυτής της διαδικασίας. 

Εδώ είναι οι 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για ανάλυση συναισθήματος: 

1. πρότυπο

Στην κορυφή της λίστας μας με τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python για ανάλυση συναισθήματος είναι το Pattern, το οποίο είναι μια βιβλιοθήκη Python πολλαπλών χρήσεων που μπορεί να χειριστεί NLP, εξόρυξη δεδομένων, ανάλυση δικτύου, μηχανική μάθηση και οπτικοποίηση. 

Το Pattern παρέχει ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών, συμπεριλαμβανομένης της εύρεσης υπερθετικών και συγκριτικών. Μπορεί επίσης να πραγματοποιήσει ανίχνευση γεγονότων και απόψεων, που το κάνουν να ξεχωρίζει ως κορυφαία επιλογή για ανάλυση συναισθήματος. Η συνάρτηση στο Μοτίβο επιστρέφει την πολικότητα και την υποκειμενικότητα ενός δεδομένου κειμένου, με ένα αποτέλεσμα πολικότητας που κυμαίνεται από πολύ θετικό έως εξαιρετικά αρνητικό. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Pattern: 

• Βιβλιοθήκη πολλαπλών χρήσεων
• Εύρεση υπερθετικών και συγκριτικών
• Επιστρέφει την πολικότητα και την υποκειμενικότητα του δεδομένου κειμένου
• Η πολικότητα κυμαίνεται από πολύ θετική έως εξαιρετικά αρνητική

2. VADER

Μια άλλη κορυφαία επιλογή για ανάλυση συναισθήματος είναι το VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), το οποίο είναι μια προκατασκευασμένη βιβλιοθήκη αναλυτή συναισθήματος ανοιχτού κώδικα, βασισμένη σε κανόνες/λεξικό, μέσα στο NLTK. Το εργαλείο έχει σχεδιαστεί ειδικά για συναισθήματα που εκφράζονται στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό του λεξικού A sentiment και μιας λίστας λεξιλογικών χαρακτηριστικών που γενικά επισημαίνονται σύμφωνα με τον σημασιολογικό τους προσανατολισμό ως θετικά ή αρνητικά. 

Το VADER υπολογίζει το συναίσθημα του κειμένου και επιστρέφει την πιθανότητα μια δεδομένη πρόταση εισαγωγής να είναι θετική, αρνητική ή νευρική. Το εργαλείο μπορεί να αναλύσει δεδομένα από κάθε είδους πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, όπως το Twitter και το Facebook. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του VADER: 

• Δεν απαιτεί δεδομένα εκπαίδευσης
• Κατανοήστε το συναίσθημα του κειμένου που περιέχει emoticon, αργκό, συνδέσμους κ.λπ. 
• Εξαιρετικό για κείμενο στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης
• Βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα

3. ΜΠΕΡΤ

Το BERT (Αμφίδρομες Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από τους Transformers) είναι ένα κορυφαίο μοντέλο μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες NLP, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθήματος. Αναπτύχθηκε το 2018 από την Google, η βιβλιοθήκη εκπαιδεύτηκε στα Αγγλικά WIkipedia και BooksCorpus και αποδείχθηκε μια από τις πιο ακριβείς βιβλιοθήκες για εργασίες NLP. 

Επειδή το BERT εκπαιδεύτηκε σε ένα μεγάλο σώμα κειμένου, έχει καλύτερη ικανότητα να κατανοεί τη γλώσσα και να μαθαίνει τη μεταβλητότητα στα μοτίβα δεδομένων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του BERT: 

• Εύκολη ρύθμιση
• Ευρύ φάσμα εργασιών NLP, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθημάτων
• Εκπαιδεύτηκε σε ένα μεγάλο σύνολο κειμένου χωρίς ετικέτα
• Βαθιά αμφίδρομο μοντέλο

4. TextBlob

Το TextBlob είναι μια άλλη εξαιρετική επιλογή για ανάλυση συναισθημάτων. Η απλή βιβλιοθήκη Python υποστηρίζει σύνθετες αναλύσεις και λειτουργίες σε δεδομένα κειμένου. Για προσεγγίσεις που βασίζονται σε λεξικό, το TextBlob ορίζει ένα συναίσθημα με βάση τον σημασιολογικό του προσανατολισμό και την ένταση κάθε λέξης σε μια πρόταση, η οποία απαιτεί ένα προκαθορισμένο λεξικό που ταξινομεί αρνητικές και θετικές λέξεις. Το εργαλείο εκχωρεί μεμονωμένες βαθμολογίες σε όλες τις λέξεις και υπολογίζεται ένα τελικό συναίσθημα. 

Το TextBlob επιστρέφει την πολικότητα και την υποκειμενικότητα μιας πρότασης, με ένα εύρος πολικότητας από αρνητικό έως θετικό. Οι σημασιολογικές ετικέτες της βιβλιοθήκης βοηθούν στην ανάλυση, συμπεριλαμβανομένων των emoticons, των θαυμαστικών, των emoji και άλλων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του TextBlob: 

• Απλή βιβλιοθήκη Python
• Υποστηρίζει σύνθετες αναλύσεις και λειτουργίες σε δεδομένα κειμένου
• Εκχωρεί ατομικές βαθμολογίες συναισθήματος
• Επιστρέφει την πολικότητα και την υποκειμενικότητα της πρότασης

5. Spay

Μια βιβλιοθήκη NLP ανοιχτού κώδικα, το spaCy είναι μια άλλη κορυφαία επιλογή για ανάλυση συναισθήματος. Η βιβλιοθήκη επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργούν εφαρμογές που μπορούν να επεξεργαστούν και να κατανοήσουν τεράστιους όγκους κειμένου και χρησιμοποιείται για την κατασκευή συστημάτων κατανόησης φυσικής γλώσσας και συστημάτων εξαγωγής πληροφοριών. 

Με το spaCy, μπορείτε να πραγματοποιήσετε ανάλυση συναισθήματος για να συλλέξετε διορατικές πληροφορίες σχετικά με τα προϊόντα ή την επωνυμία σας από ένα ευρύ φάσμα πηγών, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και κριτικές προϊόντων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του SpaCy: 

• Γρήγορο και εύκολο στη χρήση
• Ιδανικό για αρχάριους προγραμματιστές
• Επεξεργαστείτε τεράστιους όγκους κειμένου
• Ανάλυση συναισθήματος με ευρύ φάσμα πηγών

6. CoreNLP

Το Stanford CoreNLP είναι μια άλλη βιβλιοθήκη Python που περιέχει μια ποικιλία εργαλείων τεχνολογίας ανθρώπινης γλώσσας που βοηθούν στην εφαρμογή γλωσσικής ανάλυσης στο κείμενο. Το CoreNLP ενσωματώνει εργαλεία NLP του Stanford, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθήματος. Υποστηρίζει επίσης πέντε γλώσσες συνολικά: Αγγλικά, Αραβικά, Γερμανικά, Κινέζικα, Γαλλικά και Ισπανικά. 

Το εργαλείο συναισθήματος περιλαμβάνει διάφορα προγράμματα για την υποστήριξή του και το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση κειμένου προσθέτοντας «συναίσθημα» στη λίστα των σχολιαστών. Περιλαμβάνει επίσης μια γραμμή εντολών υποστήριξης και υποστήριξη μοντέλου εκπαίδευσης. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του CoreNLP: 

• Ενσωματώνει εργαλεία Stanford NLP
• Υποστηρίζει πέντε γλώσσες
• Αναλύει κείμενο προσθέτοντας "συναίσθημα"
• Γραμμή εντολών υποστήριξης και μοντέλο υποστήριξης εκπαίδευσης

7. scikit-μάθετε

Μια αυτόνομη βιβλιοθήκη Python στο Github, το scikit-learn ήταν αρχικά μια επέκταση τρίτου μέρους στη βιβλιοθήκη SciPy. Ενώ είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για κλασικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως αυτοί που χρησιμοποιούνται για την ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων και την αναγνώριση εικόνων, το scikit-learn μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για εργασίες NLP, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθήματος. 

Η βιβλιοθήκη Python μπορεί να σας βοηθήσει να πραγματοποιήσετε ανάλυση συναισθημάτων για να αναλύσετε απόψεις ή συναισθήματα μέσω δεδομένων εκπαιδεύοντας ένα μοντέλο που μπορεί να εξάγει εάν το κείμενο είναι θετικό ή αρνητικό. Παρέχει πολλά διανυσματιστές για να μεταφράσει τα έγγραφα εισόδου σε διανύσματα χαρακτηριστικών και συνοδεύεται από έναν αριθμό διαφορετικών ταξινομητών που είναι ήδη ενσωματωμένοι. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του scikit-learn: 

• Χτισμένο σε SciPy και NumPy
• Αποδεδειγμένο με πραγματικές εφαρμογές
• Ποικιλία μοντέλων και αλγορίθμων
• Χρησιμοποιείται από μεγάλες εταιρείες όπως το Spotify

8. Πολύγλωσσος

Μια ακόμη εξαιρετική επιλογή για ανάλυση συναισθήματος είναι το Polyglot, το οποίο είναι μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την εκτέλεση ενός ευρέος φάσματος λειτουργιών NLP. Η βιβλιοθήκη βασίζεται στο Numpy και είναι απίστευτα γρήγορη ενώ προσφέρει μεγάλη ποικιλία αποκλειστικών εντολών. 

Ένα από τα κορυφαία σημεία πώλησης του Polyglot είναι ότι υποστηρίζει εκτεταμένες πολύγλωσσες εφαρμογές. Σύμφωνα με την τεκμηρίωσή του, υποστηρίζει ανάλυση συναισθήματος για 136 γλώσσες. Είναι γνωστό για την αποτελεσματικότητά του, την ταχύτητα και την ευθύτητα του. Το Polyglot επιλέγεται συχνά για έργα που περιλαμβάνουν γλώσσες που δεν υποστηρίζονται από το spaCy. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Polyglot: 

• Πολύγλωσσο με 136 γλώσσες που υποστηρίζονται για ανάλυση συναισθήματος
• Χτισμένο πάνω στο NumPy
• Ανοιχτή πηγή
• Αποτελεσματικό, γρήγορο και απλό

9. PyTorch

Κοντά στο τέλος της λίστας μας βρίσκεται η PyTorch, μια άλλη βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα. Δημιουργήθηκε από την ερευνητική ομάδα τεχνητής νοημοσύνης του Facebook, η βιβλιοθήκη σάς δίνει τη δυνατότητα να πραγματοποιήσετε πολλές διαφορετικές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθημάτων, όπου μπορεί να εντοπίσει εάν μια πρόταση είναι θετική ή αρνητική.

Το PyTorch είναι εξαιρετικά γρήγορο στην εκτέλεση και μπορεί να λειτουργήσει σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPU και GPU. Μπορείτε να επεκτείνετε τη βιβλιοθήκη με τα ισχυρά API της και διαθέτει μια εργαλειοθήκη φυσικής γλώσσας. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch: 

• Cloud πλατφόρμα και οικοσύστημα
• Στιβαρό πλαίσιο
• Εξαιρετικά γρήγορα
• Μπορεί να λειτουργήσει σε απλοποιημένους επεξεργαστές, CPU ή GPU

10. Flair

Κλείνοντας τη λίστα με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για ανάλυση συναισθήματος είναι η Flair, η οποία είναι μια απλή βιβλιοθήκη NLP ανοιχτού κώδικα. Το πλαίσιο του είναι χτισμένο απευθείας στο PyTorch και η ερευνητική ομάδα πίσω από το Flair έχει κυκλοφορήσει αρκετά προεκπαιδευμένα μοντέλα για μια ποικιλία εργασιών. 

Ένα από τα προεκπαιδευμένα μοντέλα είναι ένα μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος που έχει εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων IMDB και είναι εύκολο να φορτώσει και να κάνει προβλέψεις. Μπορείτε επίσης να εκπαιδεύσετε έναν ταξινομητή με το Flair χρησιμοποιώντας το σύνολο δεδομένων σας. Αν και είναι ένα χρήσιμο προ-εκπαιδευμένο μοντέλο, τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται ενδέχεται να μην γενικεύονται όπως και άλλοι τομείς, όπως το Twitter. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Flair: 

• Ανοιχτή πηγή
• Υποστηρίζει μια σειρά από γλώσσες
• Απλό στη χρήση
• Αρκετά προεκπαιδευμένα μοντέλα, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθημάτων