10 Mejores Bibliotecas de Python para Análisis de Sentimiento

El análisis de sentimiento es una poderosa técnica que puede utilizarse para hacer cosas como analizar la retroalimentación de los clientes o monitorear las redes sociales. Dicho esto, el análisis de sentimiento es altamente complicado ya que implica datos no estructurados y variaciones del lenguaje. 

Una técnica de procesamiento de lenguaje natural (NLP), el análisis de sentimiento se puede utilizar para determinar si los datos son positivos, negativos o neutrales. Además de centrarse en la polaridad de un texto, también puede detectar sentimientos y emociones específicas, como enojado, feliz y triste. El análisis de sentimiento incluso se utiliza para determinar intenciones, como si alguien está interesado o no. 

El análisis de sentimiento es una herramienta muy poderosa que cada vez más está siendo implementada por todos los tipos de empresas, y hay varias bibliotecas de Python que pueden ayudar a llevar a cabo este proceso. 

Aquí están las 10 mejores bibliotecas de Python para análisis de sentimiento: 

1. Pattern

Encabezando nuestra lista de las mejores bibliotecas de Python para análisis de sentimiento está Pattern, que es una biblioteca de propósito múltiple que puede manejar NLP, minería de datos, análisis de redes, aprendizaje automático y visualización. 

Pattern proporciona una amplia gama de características, incluyendo la búsqueda de superlativos y comparativos. También puede realizar la detección de hechos y opiniones, lo que lo destaca como una de las mejores opciones para el análisis de sentimiento. La función en Pattern devuelve la polaridad y la subjetividad de un texto dado, con un resultado de polaridad que va desde muy positivo a muy negativo. 

Aquí están algunas de las características principales de Pattern: 

• Biblioteca de propósito múltiple
• Búsqueda de superlativos y comparativos
• Devuelve la polaridad y la subjetividad del texto dado
• Rango de polaridad de muy positivo a muy negativo

2. VADER

Otra opción superior para el análisis de sentimiento es VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), que es un analizador de sentimiento basado en reglas/lexicón, de código abierto y preconstruido dentro de NLTK. La herramienta está diseñada específicamente para sentimientos expresados en las redes sociales, y utiliza una combinación de un lexicón de sentimiento y una lista de características léxicas que generalmente están etiquetadas según su orientación semántica como positiva o negativa. 

VADER calcula el sentimiento del texto y devuelve la probabilidad de que una oración de entrada dada sea positiva, negativa o neutral. La herramienta puede analizar datos de todas las plataformas de redes sociales, como Twitter y Facebook. 

Aquí están algunas de las características principales de VADER: 

• No requiere datos de entrenamiento
• Entiende el sentimiento del texto que contiene emoticonos, jerga, conjunciones, etc. 
• Excelente para texto de redes sociales
• Biblioteca de código abierto

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de aprendizaje automático de alto nivel utilizado para tareas de NLP, incluyendo el análisis de sentimiento. Desarrollado en 2018 por Google, la biblioteca se entrenó en Wikipedia en inglés y BooksCorpus, y resultó ser una de las bibliotecas más precisas para tareas de NLP. 

Debido a que BERT se entrenó en un gran corpus de texto, tiene una mejor capacidad para entender el lenguaje y aprender la variabilidad en los patrones de datos. 

Aquí están algunas de las características principales de BERT: 

• Fácil de afinar
• Amplia gama de tareas de NLP, incluyendo análisis de sentimiento
• Entrenado en un gran corpus de texto no etiquetado
• Modelo profundamente bidireccional

4. TextBlob

TextBlob es otra excelente opción para el análisis de sentimiento. La biblioteca de Python simple admite análisis y operaciones complejas sobre datos textuales. Para enfoques basados en lexicón, TextBlob define un sentimiento por su orientación semántica y la intensidad de cada palabra en una oración, lo que requiere una clase de diccionario predefinida que clasifica palabras negativas y positivas. La herramienta asigna puntajes individuales a todas las palabras, y se calcula un sentimiento final. 

TextBlob devuelve la polaridad y la subjetividad de una oración, con un rango de polaridad de negativo a positivo. Las etiquetas semánticas de la biblioteca ayudan con el análisis, incluyendo emoticonos, signos de exclamación, emojis y más. 

Aquí están algunas de las características principales de TextBlob: 

• Biblioteca de Python simple
• Admite análisis y operaciones complejas sobre datos textuales
• Asigna puntajes de sentimiento individuales
• Devuelve la polaridad y la subjetividad de la oración

5. spaCy

Una biblioteca de NLP de código abierto, spaCy es otra opción superior para el análisis de sentimiento. La biblioteca permite a los desarrolladores crear aplicaciones que puedan procesar y entender grandes volúmenes de texto, y se utiliza para construir sistemas de comprensión del lenguaje natural y sistemas de extracción de información. 

Con spaCy, puede realizar análisis de sentimiento para recopilar información valiosa sobre sus productos o marca de una amplia gama de fuentes, como correos electrónicos, redes sociales y reseñas de productos. 

Aquí están algunas de las características principales de SpaCy: 

• Rápido y fácil de usar
• Ideal para desarrolladores principiantes
• Procesa grandes volúmenes de texto
• Análisis de sentimiento con una amplia gama de fuentes

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP es otra biblioteca de Python que contiene una variedad de herramientas de tecnología del lenguaje humano que ayudan a aplicar análisis lingüístico al texto. CoreNLP incorpora herramientas de NLP de Stanford, incluyendo el análisis de sentimiento. También admite cinco idiomas en total: inglés, árabe, alemán, chino, francés y español. 

La herramienta de sentimiento incluye varios programas para admitirla, y el modelo se puede utilizar para analizar texto agregando “sentimiento” a la lista de anotadores. También incluye una línea de comando de soporte y soporte de entrenamiento de modelo. 

Aquí están algunas de las características principales de CoreNLP: 

• Incorpora herramientas de NLP de Stanford
• Admite cinco idiomas
• Analiza texto agregando “sentimiento”
• Línea de comando de soporte y soporte de entrenamiento de modelo

7. scikit-learn

Una biblioteca de Python independiente en Github, scikit-learn originalmente era una extensión de terceros de la biblioteca SciPy. Aunque es especialmente útil para algoritmos de aprendizaje automático clásicos como los utilizados para la detección de spam y el reconocimiento de imágenes, scikit-learn también se puede utilizar para tareas de NLP, incluyendo el análisis de sentimiento. 

La biblioteca de Python puede ayudarlo a realizar análisis de sentimiento para analizar opiniones o sentimientos a través de datos entrenando un modelo que pueda producir si el texto es positivo o negativo. Proporciona varios vectorizadores para traducir los documentos de entrada en vectores de características, y viene con una serie de clasificadores ya integrados. 

Aquí están algunas de las características principales de scikit-learn: 

• Construido sobre SciPy y NumPy
• Probado con aplicaciones de la vida real
• Amplia gama de modelos y algoritmos
• Utilizado por grandes empresas como Spotify

8. Polyglot

Otra excelente opción para el análisis de sentimiento es Polyglot, que es una biblioteca de Python de código abierto utilizada para realizar una amplia gama de operaciones de NLP. La biblioteca se basa en Numpy y es increíblemente rápida mientras ofrece una gran variedad de comandos dedicados. 

Uno de los puntos de venta más destacados de Polyglot es que admite aplicaciones multilingües extensas. Según su documentación, admite el análisis de sentimiento para 136 idiomas. Es conocido por su eficiencia, velocidad y sencillez. Polyglot a menudo se elige para proyectos que involucran idiomas no admitidos por spaCy. 

Aquí están algunas de las características principales de Polyglot: 

• Multilingüe con 136 idiomas admitidos para análisis de sentimiento
• Construido sobre NumPy
• De código abierto
• Eficiente, rápido y sencillo

9. PyTorch

Cerca del final de nuestra lista está PyTorch, otra biblioteca de Python de código abierto. Creada por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook, la biblioteca le permite realizar muchas aplicaciones diferentes, incluyendo el análisis de sentimiento, donde puede detectar si una oración es positiva o negativa.

PyTorch es extremadamente rápido en la ejecución, y se puede operar en procesadores simplificados o CPUs y GPUs. Puede expandir la biblioteca con sus potentes API, y tiene una herramienta de lenguaje natural. 

Aquí están algunas de las características principales de PyTorch: 

• Plataforma y ecosistema en la nube
• Marco robusto
• Extremadamente rápido
• Puede operar en procesadores simplificados, CPUs o GPUs

10. Flair

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para análisis de sentimiento está Flair, que es una biblioteca de NLP de código abierto simple. Su marco está construido directamente sobre PyTorch, y el equipo de investigación detrás de Flair ha lanzado varios modelos preentrenados para una variedad de tareas. 

Uno de los modelos preentrenados es un modelo de análisis de sentimiento entrenado en un conjunto de datos de IMDB, y es simple de cargar y hacer predicciones. También puede entrenar un clasificador con Flair utilizando su conjunto de datos. Aunque es un modelo preentrenado útil, los datos en los que se entrenó pueden no generalizar tan bien como otros dominios, como Twitter. 

Aquí están algunas de las características principales de Flair: 

• De código abierto
• Admite varios idiomas
• Sencillo de usar
• Varios modelos preentrenados, incluyendo análisis de sentimiento