10 parasta Python-kirjastoa tunteiden analysointiin

Tunneanalyysi on tehokas tekniikka, jota voit käyttää esimerkiksi asiakaspalautteen analysointiin tai sosiaalisen median seuraamiseen. Sentimenttianalyysi on kuitenkin erittäin monimutkainen, koska se sisältää jäsentämätöntä dataa ja kielivariaatioita. 

Luonnollisen kielen käsittelytekniikkaa (NLP), tunneanalyysiä voidaan käyttää määrittämään, ovatko tiedot positiivisia, negatiivisia vai neutraaleja. Sen lisäksi, että se keskittyy tekstin napaisuuteen, se voi myös havaita tiettyjä tunteita, kuten vihaisia, iloisia ja surullisia. Tunneanalyysiä käytetään jopa aikomusten määrittämiseen, esimerkiksi onko joku kiinnostunut vai ei. 

Tunneanalyysi on erittäin tehokas työkalu, jota kaikentyyppiset yritykset ottavat yhä enemmän käyttöön, ja on olemassa useita Python-kirjastoja, jotka voivat auttaa tämän prosessin suorittamisessa. 

Tässä on 10 parasta Python-kirjastoa tunteiden analysointiin: 

1. Kuvio

Mielipideanalyysin parhaiden Python-kirjastojen luettelon kärjessä on Pattern, joka on monikäyttöinen Python-kirjasto, joka pystyy käsittelemään NLP:tä, tiedonlouhintaa, verkkoanalyysiä, koneoppimista ja visualisointia. 

Pattern tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia, mukaan lukien superlatiivien ja vertailujen löytäminen. Se voi myös suorittaa tosiasioiden ja mielipiteiden havaitsemista, mikä tekee siitä erottuvan parhaana vaihtoehdona tunteiden analysointiin. Kuvion funktio palauttaa tietyn tekstin polariteetin ja subjektiivisuuden, jolloin napaisuustulos vaihtelee erittäin positiivisesta erittäin negatiiviseen. 

Tässä on joitain Patternin pääominaisuuksista: 

• Monikäyttöinen kirjasto
• Superlatiivien ja komparatiivien löytäminen
• Palauttaa annetun tekstin napaisuuden ja subjektiivisuuden
• Napaisuus vaihtelee erittäin positiivisesta erittäin negatiiviseen

2. ISÄ

Toinen suosituin vaihtoehto mielialan analysointiin on VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), joka on sääntö-/sanakirjapohjainen, avoimen lähdekoodin tunteenanalysaattorin esirakennettu kirjasto NLTK:ssa. Työkalu on suunniteltu erityisesti sosiaalisessa mediassa ilmaistuille tunteille, ja se käyttää yhdistelmää A sentiment lexiconia ja luetteloa leksikaalisista piirteistä, jotka on yleensä merkitty semanttisen suuntauksensa mukaan positiivisiksi tai negatiivisiksi. 

VADER laskee tekstin tunteen ja palauttaa tietyn syöttölauseen todennäköisyyden positiiviseksi, negatiiviseksi tai hermosoluksi. Työkalu voi analysoida tietoja kaikenlaisista sosiaalisen median alustoista, kuten Twitteristä ja Facebookista. 

Tässä on joitain VADERin pääominaisuuksia: 

• Ei vaadi harjoitustietoja
• Ymmärrä tunteita tekstistä, joka sisältää hymiöitä, slangeja, konjunktioita jne. 
• Erinomainen sosiaalisen median tekstiksi
• Avoimen lähdekoodin kirjasto

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on huippuluokan koneoppimismalli, jota käytetään NLP-tehtäviin, mukaan lukien tunneanalyysiin. Googlen vuonna 2018 kehittämä kirjasto on koulutettu englanninkieliseen Wikipediaan ja BooksCorpukseen, ja se osoittautui yhdeksi tarkimmista kirjastoista NLP-tehtäviin. 

Koska BERT on koulutettu suurelle tekstikorpukselle, sillä on parempi kyky ymmärtää kieltä ja oppia datamallien vaihtelua. 

Tässä on joitain BERT:n pääominaisuuksista: 

• Helppo hienosäätää
• Laaja valikoima NLP-tehtäviä, mukaan lukien tunneanalyysi
• Harjoiteltu suurelle nimeämättömälle tekstille
• Syvästi kaksisuuntainen malli

4. Tekstilohko

TextBlob on toinen loistava valinta tunteiden analysointiin. Yksinkertainen Python-kirjasto tukee monimutkaisia ​​analyyseja ja tekstitiedon operaatioita. Sanastopohjaisissa lähestymistavoissa TextBlob määrittelee tunteen sen semanttisen suuntauksen ja lauseen jokaisen sanan intensiteetin perusteella, mikä vaatii ennalta määritellyn sanakirjan, joka luokittelee negatiiviset ja positiiviset sanat. Työkalu antaa yksilölliset pisteet kaikille sanoille, ja lopullinen mielipide lasketaan. 

TextBlob palauttaa lauseen polariteetin ja subjektiivisuuden ja napaisuusalueen negatiivisesta positiiviseen. Kirjaston semanttiset tunnisteet auttavat analysoinnissa, mukaan lukien hymiöt, huutomerkit, emojit ja paljon muuta. 

Tässä on joitain TextBlobin pääominaisuuksia: 

• Yksinkertainen Python-kirjasto
• Tukee monimutkaista analyyseja ja operaatioita tekstitiedoilla
• Antaa yksilöllisiä mielipiteitä
• Palauttaa lauseen polariteetin ja subjektiivisuuden

5. spacy

Avoimen lähdekoodin NLP-kirjasto, spaCy, on toinen suosituin vaihtoehto mielialan analysointiin. Kirjaston avulla kehittäjät voivat luoda sovelluksia, jotka pystyvät käsittelemään ja ymmärtämään valtavia tekstimääriä, ja sen avulla rakennetaan luonnollisen kielen ymmärtämisjärjestelmiä ja tiedonpoimintajärjestelmiä. 

SpaCyn avulla voit suorittaa mielipideanalyysin kerätäksesi oivaltavaa tietoa tuotteistasi tai brändistäsi useista eri lähteistä, kuten sähköposteista, sosiaalisesta mediasta ja tuotearvosteluista. 

Tässä on joitain SpaCyn pääominaisuuksista: 

• Nopea ja helppo käyttää
• Erinomainen aloitteleville kehittäjille
• Käsittele valtavia määriä tekstiä
• Tunneanalyysi useista lähteistä

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP on toinen Python-kirjasto, joka sisältää erilaisia ​​ihmisen kieliteknologian työkaluja, jotka auttavat soveltamaan kielianalyysiä tekstiin. CoreNLP sisältää Stanfordin NLP-työkalut, mukaan lukien tunneanalyysin. Se tukee myös yhteensä viittä kieltä: englantia, arabiaa, saksaa, kiinaa, ranskaa ja espanjaa. 

Sentimenttityökalu sisältää erilaisia ​​ohjelmia sen tukemiseksi, ja mallin avulla voidaan analysoida tekstiä lisäämällä "sentimentti" annotaattoriluetteloon. Se sisältää myös komentorivin tuen ja mallikoulutuksen tuen. 

Tässä on joitain CoreNLP:n pääominaisuuksia: 

• Sisältää Stanfordin NLP-työkalut
• Tukee viittä kieltä
• Analysoi tekstiä lisäämällä "sentimentti"
• Tuen komentorivi ja mallikoulutuksen tuki

7. scikit opittava

Githubissa oleva erillinen Python-kirjasto, scikit-learn oli alun perin kolmannen osapuolen laajennus SciPy-kirjastoon. Vaikka scikit-learn on erityisen hyödyllinen klassisissa koneoppimisalgoritmeissa, kuten roskapostin havaitsemisessa ja kuvantunnistuksessa, sitä voidaan käyttää myös NLP-tehtäviin, mukaan lukien tunneanalyysiin. 

Python-kirjasto voi auttaa sinua suorittamaan tunteiden analysointia mielipiteiden tai tunteiden analysoimiseksi tietojen avulla kouluttamalla mallin, joka voi tulostaa tekstin positiivisen tai negatiivisen. Se tarjoaa useita vektoroijat kääntää syöttöasiakirjat piirteiden vektoreiksi, ja sen mukana tulee useita erilaisia ​​luokittimia, jotka on valmiina sisäänrakennettuna. 

Tässä on joitain scikit-learnin pääominaisuuksia: 

• Rakennettu SciPylle ja NumPylle
• Todistettu tosielämän sovelluksilla
• Monipuolinen valikoima malleja ja algoritmeja
• Sitä käyttävät suuret yritykset, kuten Spotify

8. monikielinen

Toinen loistava valinta tunteiden analysointiin on Polyglot, joka on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään monenlaisten NLP-toimintojen suorittamiseen. Kirjasto perustuu Numpyyn ja on uskomattoman nopea ja tarjoaa laajan valikoiman omistettuja komentoja. 

Yksi Polyglotin parhaista myyntivalteista on, että se tukee laajoja monikielisiä sovelluksia. Dokumentaation mukaan se tukee mielipideanalyysiä 136 kielellä. Se tunnetaan tehokkuudestaan, nopeudestaan ​​ja yksinkertaisuudestaan. Polyglot valitaan usein projekteihin, joissa käytetään kieliä, joita spaCy ei tue. 

Tässä on joitain Polyglotin pääominaisuuksista: 

• Monikielinen 136 kielellä tuettu tunteiden analysointi
• Rakennettu NumPyn päälle
• Avoin lähdekoodi
• Tehokas, nopea ja suoraviivainen

9. PyTorch

Listamme lopussa on PyTorch, toinen avoimen lähdekoodin Python-kirjasto. Facebookin tekoälytutkimustiimin luomassa kirjastossa voit suorittaa monia erilaisia ​​sovelluksia, mukaan lukien tunneanalyysin, jossa se voi havaita, onko lause positiivinen vai negatiivinen.

PyTorch on erittäin nopea suoritus, ja sitä voidaan käyttää yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai prosessoreilla ja GPU:illa. Voit laajentaa kirjastoa sen tehokkailla API:illa, ja siinä on luonnollisen kielen työkalupakki. 

Tässä on joitain PyTorchin pääominaisuuksia: 

• Pilvialusta ja ekosysteemi
• Tukeva runko
• Erittäin nopeasti
• Voidaan käyttää yksinkertaistetuilla prosessoreilla, suorittimilla tai GPU:illa

10. Hohto

10 parhaan Python-kirjastomme luettelon päätteeksi tunneanalyysiin on Flair, joka on yksinkertainen avoimen lähdekoodin NLP-kirjasto. Sen kehys on rakennettu suoraan PyTorchiin, ja Flairin takana oleva tutkimusryhmä on julkaissut useita esikoulutettuja malleja erilaisiin tehtäviin. 

Yksi esiopetetuista malleista on IMDB-tietojoukolle koulutettu mielipideanalyysimalli, jonka lataaminen ja ennustaminen on helppoa. Voit myös kouluttaa luokittelijan Flairin avulla käyttämällä tietojoukkoasi. Vaikka se on hyödyllinen esikoulutettu malli, siihen opetetut tiedot eivät välttämättä yleisty yhtä hyvin kuin muut verkkotunnukset, kuten Twitter. 

Tässä on joitain Flairin pääominaisuuksista: 

• Avoin lähdekoodi
• Tukee useita kieliä
• Helppo käyttää
• Useita esikoulutettuja malleja, mukaan lukien tunneanalyysi