Bibliotecas de Python
Las 10 mejores bibliotecas de Python para el análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos es una técnica poderosa que puede utilizar para hacer cosas como analizar los comentarios de los clientes o monitorear las redes sociales. Dicho esto, el análisis de sentimientos es muy complicado ya que involucra datos no estructurados y variaciones de lenguaje.
El análisis de sentimientos, una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PNL), 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 enojo, alegría y tristeza. El análisis de sentimientos se utiliza incluso para determinar intenciones, como por ejemplo si alguien está interesado o no.
El análisis de sentimientos es una herramienta muy poderosa que todo tipo de empresas está implementando cada vez más, y existen varias bibliotecas de Python que pueden ayudar a llevar a cabo este proceso.
Aquí están las 10 mejores bibliotecas de Python para el análisis de sentimientos:
Encabezando nuestra lista de las mejores bibliotecas de Python para el análisis de sentimientos se encuentra Pattern, que es una biblioteca de Python multipropósito que puede manejar PNL, minería de datos, análisis de redes, aprendizaje automático y visualización.
Pattern proporciona una amplia gama de características, incluida la búsqueda de superlativos y comparativos. También puede llevar a cabo la detección de hechos y opiniones, lo que lo hace destacar como la mejor opción para el análisis de sentimientos. La función en Patrón devuelve la polaridad y la subjetividad de un texto dado, con un resultado de Polaridad que varía de muy positivo a muy negativo.
Estas son algunas de las características principales de Pattern:
- biblioteca polivalente
- Encontrar 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 principal para el análisis de sentimientos es VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), que es una biblioteca preconstruida de analizador de sentimientos de fuente abierta basada en reglas/léxico dentro de NLTK. La herramienta está diseñada específicamente para los sentimientos expresados en las redes sociales y utiliza una combinación de un léxico de sentimientos y una lista de características léxicas que generalmente se etiquetan según su orientación semántica como positivas o negativas.
VADER calcula el sentimiento del texto y devuelve la probabilidad de que una oración de entrada determinada sea positiva, negativa o neuronal. La herramienta puede analizar datos de todo tipo de plataformas de redes sociales, como Twitter y Facebook.
Estas son algunas de las principales características de VADER:
- No requiere datos de entrenamiento
- Comprender el sentimiento del texto que contiene emoticonos, jergas, conjunciones, etc.
- Excelente para texto de redes sociales
- Biblioteca de código abierto
3.BERTO
BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) es un modelo superior de aprendizaje automático utilizado para tareas de NLP, incluido el análisis de sentimientos. Desarrollada en 2018 por Google, la biblioteca se capacitó en WIkipedia en inglés y BooksCorpus, y demostró ser una de las bibliotecas más precisas para tareas de PNL.
Debido a que BERT se entrenó en un gran corpus de texto, tiene una mejor capacidad para comprender el lenguaje y aprender la variabilidad en los patrones de datos.
Estas son algunas de las principales características de BERT:
- Fácil de ajustar
- Amplia gama de tareas de PNL, incluido el análisis de sentimientos.
- Entrenado en un gran corpus de texto sin etiquetar
- Modelo profundamente bidireccional
TextBlob es otra gran opción para el análisis de sentimientos. La sencilla biblioteca de Python admite operaciones y análisis complejos en datos textuales. Para los enfoques basados en el léxico, TextBlob define un sentimiento por su orientación semántica y la intensidad de cada palabra en una oración, lo que requiere un diccionario predefinido que clasifique las 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, incluidos emoticones, signos de exclamación, emojis y más.
Estas son algunas de las características principales de TextBlob:
- Biblioteca de Python simple
- Admite operaciones y análisis complejos en datos textuales
- Asigna puntajes de sentimiento individuales
- Devuelve la polaridad y la subjetividad de la oración.
5. spacy
Una biblioteca NLP de código abierto, spaCy es otra opción superior para el análisis de sentimientos. La biblioteca permite a los desarrolladores crear aplicaciones que pueden procesar y comprender volúmenes masivos 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 opinión para recopilar información detallada sobre sus productos o marca de una amplia gama de fuentes, como correos electrónicos, redes sociales y reseñas de productos.
Estas son algunas de las principales características de SpaCy:
- Rápido y fácil de usar
- Ideal para desarrolladores principiantes.
- Procese volúmenes masivos de texto
- Análisis de sentimiento con una amplia gama de fuentes
6. NLP central
Stanford CoreNLP es otra biblioteca de Python que contiene una variedad de herramientas tecnológicas del lenguaje humano que ayudan a aplicar el análisis lingüístico al texto. CoreNLP incorpora herramientas de NLP de Stanford, incluido el análisis de sentimientos. También admite cinco idiomas en total: inglés, árabe, alemán, chino, francés y español.
La herramienta de opinión incluye varios programas que la respaldan, y el modelo se puede usar para analizar texto agregando "opinión" a la lista de anotadores. También incluye una línea de comando de soporte y soporte de entrenamiento de modelos.
Estas son algunas de las características principales de CoreNLP:
- Incorpora herramientas de PNL de Stanford
- Admite cinco idiomas
- Analiza el texto agregando "sentimiento"
- Soporte de línea de comando y soporte de entrenamiento de modelos
Una biblioteca Python independiente en Github, scikit-learn fue originalmente una extensión de terceros para la biblioteca SciPy. Si bien es especialmente útil para los algoritmos clásicos de aprendizaje automático, como los que se usan para la detección de spam y el reconocimiento de imágenes, scikit-learn también se puede usar para tareas de NLP, incluido el análisis de sentimientos.
La biblioteca de Python puede ayudarlo a realizar análisis de sentimientos para analizar opiniones o sentimientos a través de datos al entrenar un modelo que puede generar 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 diferentes ya incorporados.
Estas son algunas de las características principales de scikit-learn:
- Basado en SciPy y NumPy
- Probado con aplicaciones de la vida real
- Diversa gama de modelos y algoritmos.
- Utilizado por grandes empresas como Spotify
8. Polígloto
Otra excelente opción para el análisis de sentimientos es Polyglot, que es una biblioteca Python de código abierto que se utiliza para realizar una amplia gama de operaciones de PNL. La biblioteca se basa en Numpy y es increíblemente rápida al tiempo que ofrece una gran variedad de comandos dedicados.
Uno de los principales puntos de venta de Polyglot es que admite amplias aplicaciones multilingües. Según su documentación, admite el análisis de sentimientos para 136 idiomas. Es conocido por su eficiencia, velocidad y sencillez. Polyglot a menudo se elige para proyectos que involucran idiomas que no son compatibles con spaCy.
Estas son algunas de las características principales de Polyglot:
- Multilingüe con 136 idiomas admitidos para el análisis de sentimientos
- Construido sobre NumPy
- De código abierto
- Eficiente, rápido y directo
9. PyTorch
Casi al final de nuestra lista está PyTorch, otra biblioteca Python de código abierto. Creada por el equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook, la biblioteca le permite realizar muchas aplicaciones diferentes, incluido el análisis de sentimientos, donde puede detectar si una oración es positiva o negativa.
PyTorch tiene una ejecución extremadamente rápida y se puede operar en procesadores simplificados o CPU y GPU. Puede ampliar la biblioteca con sus potentes API y tiene un conjunto de herramientas de lenguaje natural.
Estas son algunas de las características principales de PyTorch:
- Plataforma y ecosistema en la nube
- Marco robusto
- Extremadamente rápido
- Se puede operar en procesadores, CPU o GPU simplificados
10. Flair
Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para el análisis de sentimientos está Flair, que es una biblioteca NLP simple de código abierto. Su marco se basa directamente en 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 sentimientos entrenado en un conjunto de datos de IMDB, y es fácil de cargar y hacer predicciones. También puede entrenar un clasificador con Flair usando su conjunto de datos. Si bien es un modelo preentrenado útil, es posible que los datos en los que se entrena no se generalicen tan bien como otros dominios, como Twitter.
Estas son algunas de las principales características de Flair:
- De código abierto
- Admite varios idiomas
- Fáciles de usar
- Varios modelos preentrenados, incluido el análisis de sentimientos
