10 meilleures bibliothèques Python pour l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une technique puissante que vous pouvez utiliser pour effectuer des tâches telles que analyser les commentaires des clients ou surveiller les réseaux sociaux. Cela dit, l’analyse des sentiments est très compliquée car elle implique des données non structurées et des variations linguistiques. 

Technique de traitement du langage naturel (NLP), l'analyse des sentiments peut être utilisée pour déterminer si les données sont positives, négatives ou neutres. En plus de se concentrer sur la polarité d’un texte, il peut également détecter des sentiments et des émotions spécifiques, comme la colère, la joie et la tristesse. L'analyse des sentiments est même utilisée pour déterminer les intentions, par exemple si quelqu'un est intéressé ou non. 

L'analyse des sentiments est un outil très puissant qui est de plus en plus déployé par tous les types d'entreprises, et il existe plusieurs bibliothèques Python qui peuvent aider à mener à bien ce processus. 

Voici les 10 meilleures bibliothèques Python pour l'analyse des sentiments : 

1. Patron de Couture

En tête de notre liste des meilleures bibliothèques Python pour l'analyse des sentiments se trouve Pattern, qui est une bibliothèque Python polyvalente capable de gérer le NLP, l'exploration de données, l'analyse de réseau, l'apprentissage automatique et la visualisation. 

Pattern fournit un large éventail de fonctionnalités, y compris la recherche de superlatifs et de comparatifs. Il peut également effectuer une détection des faits et des opinions, ce qui en fait un choix de premier ordre pour l'analyse des sentiments. La fonction dans Pattern renvoie la polarité et la subjectivité d'un texte donné, avec un résultat Polarité allant de très positif à très négatif. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Pattern : 

• Bibliothèque polyvalente
• Trouver des superlatifs et des comparatifs
• Renvoie la polarité et la subjectivité du texte donné
• Plage de polarité de très positive à très négative

2. VADER

Une autre option majeure pour l'analyse des sentiments est VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), qui est une bibliothèque pré-construite d'analyseur de sentiments open source basée sur des règles/lexiques dans NLTK. L'outil est spécifiquement conçu pour les sentiments exprimés dans les médias sociaux, et il utilise une combinaison d'un lexique des sentiments et d'une liste de caractéristiques lexicales qui sont généralement étiquetées en fonction de leur orientation sémantique comme positive ou négative. 

VADER calcule le sentiment du texte et renvoie la probabilité qu'une phrase d'entrée donnée soit positive, négative ou neuronale. L'outil peut analyser les données de toutes sortes de plateformes de médias sociaux, telles que Twitter et Facebook. 

Voici quelques-unes des principales caractéristiques de VADER : 

• Ne nécessite pas de données d'entraînement
• Comprendre le sentiment d'un texte contenant des émoticônes, des argots, des conjonctions, etc. 
• Excellent pour le texte des médias sociaux
• Bibliothèque open source

3. BERTE

BERT (Représentations d'encodeurs bidirectionnels de transformateurs) est un modèle d'apprentissage automatique de premier plan utilisé pour les tâches NLP, y compris l'analyse des sentiments. Développée en 2018 par Google, la bibliothèque a été formée sur English WIkipedia et BooksCorpus, et elle s'est avérée être l'une des bibliothèques les plus précises pour les tâches NLP. 

Parce que BERT a été formé sur un grand corpus de texte, il a une meilleure capacité à comprendre le langage et à apprendre la variabilité des modèles de données. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de BERT : 

• Réglage fin facile
• Large éventail de tâches NLP, y compris l'analyse des sentiments
• Formé sur un large corpus de texte non étiqueté
• Modèle profondément bidirectionnel

4. TextBlob

TextBlob est un autre excellent choix pour l'analyse des sentiments. La bibliothèque Python simple prend en charge des analyses et des opérations complexes sur des données textuelles. Pour les approches basées sur le lexique, TextBlob définit un sentiment par son orientation sémantique et l'intensité de chaque mot dans une phrase, ce qui nécessite un dictionnaire prédéfini classant les mots négatifs et positifs. L'outil attribue des scores individuels à tous les mots, et un sentiment final est calculé. 

TextBlob renvoie la polarité et la subjectivité d'une phrase, avec une plage de polarité allant du négatif au positif. Les étiquettes sémantiques de la bibliothèque facilitent l'analyse, notamment les émoticônes, les points d'exclamation, les émoticônes, etc. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de TextBlob : 

• Bibliothèque Python simple
• Prise en charge d'analyses et d'opérations complexes sur des données textuelles
• Attribue des scores de sentiment individuels
• Renvoie la polarité et la subjectivité de la phrase

5. SpaCy

Une bibliothèque NLP open source, spaCy est une autre option de choix pour l'analyse des sentiments. La bibliothèque permet aux développeurs de créer des applications capables de traiter et de comprendre d'énormes volumes de texte, et elle est utilisée pour construire des systèmes de compréhension du langage naturel et des systèmes d'extraction d'informations. 

Avec spaCy, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments pour collecter des informations pertinentes sur vos produits ou votre marque à partir d'un large éventail de sources, telles que les e-mails, les réseaux sociaux et les avis sur les produits. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de SpaCy : 

• Rapide et facile à utiliser
• Idéal pour les développeurs débutants
• Traiter d'énormes volumes de texte
• Analyse des sentiments avec un large éventail de sources

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP est une autre bibliothèque Python contenant une variété d'outils technologiques de langage humain qui aident à appliquer l'analyse linguistique au texte. CoreNLP intègre les outils Stanford NLP, y compris l'analyse des sentiments. Il prend également en charge cinq langues au total : anglais, arabe, allemand, chinois, français et espagnol. 

L'outil de sentiment comprend divers programmes pour le prendre en charge, et le modèle peut être utilisé pour analyser le texte en ajoutant le «sentiment» à la liste des annotateurs. Il comprend également une ligne de commande de support et un support de formation de modèle. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de CoreNLP : 

• Intègre les outils Stanford NLP
• Prend en charge cinq langues
• Analyse le texte en ajoutant "sentiment"
• Prise en charge de la ligne de commande et prise en charge de la formation des modèles

7. scikit-apprendre

Une bibliothèque Python autonome sur Github, scikit-learn était à l'origine une extension tierce de la bibliothèque SciPy. Bien qu'il soit particulièrement utile pour les algorithmes d'apprentissage automatique classiques tels que ceux utilisés pour la détection de spam et la reconnaissance d'images, scikit-learn peut également être utilisé pour les tâches NLP, y compris l'analyse des sentiments. 

La bibliothèque Python peut vous aider à effectuer une analyse des sentiments pour analyser les opinions ou les sentiments à travers les données en formant un modèle qui peut produire si le texte est positif ou négatif. Il fournit plusieurs vectoriseurs pour traduire les documents d'entrée en vecteurs d'entités, et il est livré avec un certain nombre de classificateurs différents déjà intégrés. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de scikit-learn : 

• Construit sur SciPy et NumPy
• Éprouvé avec des applications réelles
• Gamme variée de modèles et d'algorithmes
• Utilisé par de grandes entreprises comme Spotify

8. Polyglotte

Un autre excellent choix pour l'analyse des sentiments est Polyglot, qui est une bibliothèque Python open source utilisée pour effectuer un large éventail d'opérations NLP. La bibliothèque est basée sur Numpy et est incroyablement rapide tout en offrant une grande variété de commandes dédiées. 

L'un des principaux arguments de vente de Polyglot est qu'il prend en charge de nombreuses applications multilingues. Selon sa documentation, il prend en charge l'analyse des sentiments pour 136 langues. Il est connu pour son efficacité, sa rapidité et sa simplicité. Polyglot est souvent choisi pour les projets impliquant des langues non prises en charge par spaCy. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Polyglot : 

• Multilingue avec 136 langues prises en charge pour l'analyse des sentiments
• Construit sur NumPy
• Open source
• Efficace, rapide et simple

9. PyTorch

Vers la fin de notre liste se trouve PyTorch, une autre bibliothèque Python open source. Créée par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook, la bibliothèque vous permet d'effectuer de nombreuses applications différentes, y compris l'analyse des sentiments, où elle peut détecter si une phrase est positive ou négative.

PyTorch est extrêmement rapide dans son exécution et peut être utilisé sur des processeurs ou des CPU et des GPU simplifiés. Vous pouvez étendre la bibliothèque avec ses puissantes API et elle dispose d'une boîte à outils en langage naturel. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de PyTorch : 

• Plateforme et écosystème cloud
• Cadre robuste
• Extrêmement vite
• Peut être utilisé sur des processeurs, CPU ou GPU simplifiés

10. Flair

La fermeture de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour l'analyse des sentiments est Flair, qui est une simple bibliothèque NLP open source. Son cadre est construit directement sur PyTorch, et l'équipe de recherche derrière Flair a publié plusieurs modèles pré-formés pour une variété de tâches. 

L'un des modèles pré-formés est un modèle d'analyse des sentiments formé sur un ensemble de données IMDB, et il est simple à charger et à faire des prédictions. Vous pouvez également former un classifieur avec Flair en utilisant votre ensemble de données. Bien qu'il s'agisse d'un modèle pré-formé utile, les données sur lesquelles il est formé peuvent ne pas se généraliser aussi bien que d'autres domaines, tels que Twitter. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Flair : 

• Open source
• Prend en charge un certain nombre de langues
• Simple à utiliser
• Plusieurs modèles pré-formés, y compris l'analyse des sentiments