10 najboljih Python biblioteka za analizu osjećaja

Analiza raspoloženja moćna je tehnika koju možete koristiti za stvari poput analize povratnih informacija kupaca ili praćenja društvenih medija. S tim u vezi, analiza raspoloženja vrlo je komplicirana budući da uključuje nestrukturirane podatke i jezične varijacije. 

Tehnika obrade prirodnog jezika (NLP), analiza osjećaja može se koristiti za određivanje jesu li podaci pozitivni, negativni ili neutralni. Osim fokusiranja na polaritet teksta, također može otkriti specifične osjećaje i emocije, poput ljutnje, sreće i tuge. Analiza raspoloženja čak se koristi za utvrđivanje namjera, primjerice je li netko zainteresiran ili ne. 

Analiza raspoloženja vrlo je moćan alat koji sve više koriste sve vrste poduzeća, a postoji nekoliko Python biblioteka koje mogu pomoći u provedbi ovog procesa. 

Evo 10 najboljih Python biblioteka za analizu raspoloženja: 

1. Uzorak

Na vrhu našeg popisa najboljih Python biblioteka za analizu raspoloženja nalazi se Pattern, višenamjenska Python biblioteka koja se može nositi s NLP-om, rudarenjem podataka, analizom mreže, strojnim učenjem i vizualizacijom. 

Pattern pruža širok raspon značajki, uključujući pronalaženje superlativa i komparativa. Također može provesti otkrivanje činjenica i mišljenja, što ga čini najboljim izborom za analizu raspoloženja. Funkcija u uzorku vraća polaritet i subjektivnost određenog teksta, s rezultatom polariteta u rasponu od vrlo pozitivnog do izrazito negativnog. 

Evo nekih od glavnih značajki uzorka: 

• Višenamjenska knjižnica
• Pronalaženje superlativa i komparativa
• Vraća polaritet i subjektivnost zadanog teksta
• Raspon polariteta od izrazito pozitivnog do izrazito negativnog

2. Vader

Još jedna najbolja opcija za analizu raspoloženja je VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), koji je unaprijed izgrađena knjižnica analizatora raspoloženja otvorenog koda temeljena na pravilima/leksikonu unutar NLTK-a. Alat je posebno dizajniran za osjećaje izražene u društvenim medijima, a koristi kombinaciju leksikona osjećaja i popisa leksičkih značajki koje su prema svojoj semantičkoj orijentaciji općenito označene kao pozitivne ili negativne. 

VADER izračunava sentiment teksta i vraća vjerojatnost da će određena ulazna rečenica biti pozitivna, negativna ili neuralna. Alat može analizirati podatke sa svih vrsta platformi društvenih medija, kao što su Twitter i Facebook. 

Evo nekih od glavnih značajki VADER-a: 

• Ne zahtijeva podatke o obuci
• Razumjeti osjećaj teksta koji sadrži emotikone, slengove, veznike itd. 
• Izvrsno za tekst na društvenim mrežama
• Knjižnica otvorenog koda

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vrhunski model strojnog učenja koji se koristi za NLP zadatke, uključujući analizu raspoloženja. Knjižnicu koju je Google razvio 2018. obučavana je na engleskoj WIkipediji i BooksCorpusu i pokazala se kao jedna od najtočnijih knjižnica za NLP zadatke. 

Budući da je BERT obučen na velikom tekstualnom korpusu, ima bolju sposobnost razumijevanja jezika i učenja varijabilnosti u obrascima podataka. 

Evo nekih od glavnih značajki BERT-a: 

• Jednostavan za fino podešavanje
• Širok raspon NLP zadataka, uključujući analizu raspoloženja
• Uvježban na velikom korpusu neoznačenog teksta
• Duboko dvosmjerni model

4. TextBlob

TextBlob je još jedan odličan izbor za analizu sentimenta. Jednostavna biblioteka Python podržava složenu analizu i operacije na tekstualnim podacima. Za pristupe koji se temelje na leksikonu, TextBlob definira osjećaj prema njegovoj semantičkoj orijentaciji i intenzitetu svake riječi u rečenici, što zahtijeva unaprijed definirani rječnik koji klasificira negativne i pozitivne riječi. Alat dodjeljuje pojedinačne bodove svim riječima i izračunava se konačni osjećaj. 

TextBlob vraća polaritet i subjektivnost rečenice, s rasponom polariteta od negativnog do pozitivnog. Semantičke oznake knjižnice pomažu u analizi, uključujući emotikone, uskličnike, emojije i još mnogo toga. 

Evo nekih od glavnih značajki TextBloba: 

• Jednostavna Python biblioteka
• Podržava složenu analizu i operacije na tekstualnim podacima
• Dodjeljuje pojedinačne ocjene osjećaja
• Vraća polaritet i subjektivnost rečenice

5. prostrano

NLP knjižnica otvorenog koda, spaCy, još je jedna najbolja opcija za analizu raspoloženja. Knjižnica omogućuje programerima stvaranje aplikacija koje mogu obraditi i razumjeti ogromne količine teksta, a koristi se za konstrukciju sustava za razumijevanje prirodnog jezika i sustava za ekstrakciju informacija. 

Sa spaCyjem možete provesti analizu raspoloženja kako biste prikupili važne informacije o svojim proizvodima ili robnoj marki iz širokog raspona izvora, kao što su e-pošta, društveni mediji i recenzije proizvoda. 

Evo nekih od glavnih značajki SpaCy-ja: 

• Brz i jednostavan za korištenje
• Izvrsno za programere početnike
• Obradite ogromne količine teksta
• Analiza raspoloženja sa širokim rasponom izvora

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP još je jedna biblioteka Pythona koja sadrži razne alate za tehnologiju ljudskog jezika koji pomažu u primjeni lingvističke analize na tekst. CoreNLP uključuje NLP alate Stanforda, uključujući analizu raspoloženja. Također podržava ukupno pet jezika: engleski, arapski, njemački, kineski, francuski i španjolski. 

Alat za sentiment uključuje razne programe koji ga podržavaju, a model se može koristiti za analizu teksta dodavanjem "sentimenta" na popis anotatora. Također uključuje naredbenu liniju podrške i podršku za obuku modela. 

Evo nekih od glavnih značajki CoreNLP-a: 

• Uključuje Stanford NLP alate
• Podržava pet jezika
• Analizira tekst dodavanjem "sentimenta"
• Komandna linija podrške i podrška za obuku modela

7. scikit učiti

Samostalna Python biblioteka na Githubu, scikit-learn izvorno je bila proširenje treće strane za SciPy biblioteku. Iako je posebno koristan za klasične algoritme strojnog učenja poput onih koji se koriste za otkrivanje neželjene pošte i prepoznavanje slika, scikit-learn se također može koristiti za NLP zadatke, uključujući analizu raspoloženja. 

Knjižnica Python može vam pomoći u provođenju analize raspoloženja za analizu mišljenja ili osjećaja putem podataka obučavanjem modela koji može ispisati je li tekst pozitivan ili negativan. Pruža nekoliko vektorizatori za prevođenje ulaznih dokumenata u vektore značajki, a dolazi s nizom različitih klasifikatora koji su već ugrađeni. 

Evo nekih od glavnih značajki scikit-learn-a: 

• Izgrađeno na SciPy i NumPy
• Dokazano s aplikacijama u stvarnom životu
• Različiti modeli i algoritmi
• Koriste ga velike tvrtke poput Spotifyja

8. Poliglot

Još jedan odličan izbor za analizu raspoloženja je Polyglot, Python biblioteka otvorenog koda koja se koristi za izvođenje širokog spektra NLP operacija. Knjižnica se temelji na Numpyju i nevjerojatno je brza dok nudi veliki izbor namjenskih naredbi. 

Jedna od najboljih prodajnih strana Polyglota je ta što podržava opsežne višejezične aplikacije. Prema svojoj dokumentaciji, podržava analizu osjećaja za 136 jezika. Poznat je po svojoj učinkovitosti, brzini i jednostavnosti. Poliglot se često bira za projekte koji uključuju jezike koje spaCy ne podržava. 

Evo nekih od glavnih značajki Polyglota: 

• Višejezični sa 136 jezika podržanih za analizu osjećaja
• Izgrađen na temelju NumPy
• Open-source
• Učinkovito, brzo i jednostavno

9. PyTorch

Bliži se kraju našeg popisa PyTorch, još jedna Python biblioteka otvorenog koda. Kreiran od strane Facebookovog istraživačkog tima za umjetnu inteligenciju, knjižnica vam omogućuje izvođenje mnogo različitih aplikacija, uključujući analizu raspoloženja, gdje se može otkriti je li rečenica pozitivna ili negativna.

PyTorch je iznimno brz u izvršavanju i može se raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU-ima i GPU-ovima. Možete proširiti biblioteku s njezinim snažnim API-jima, a ima i komplet alata za prirodni jezik. 

Evo nekih od glavnih značajki PyTorcha: 

• Cloud platforma i ekosustav
• Robusni okvir
• Izuzetno brzo
• Može raditi na pojednostavljenim procesorima, CPU-ima ili GPU-ima

10. Njuh

Naš popis 10 najboljih Python biblioteka za analizu osjećaja završava Flair, jednostavna NLP biblioteka otvorenog koda. Njegov okvir izgrađen je izravno na PyTorchu, a istraživački tim koji stoji iza Flaira izdao je nekoliko unaprijed obučenih modela za razne zadatke. 

Jedan od unaprijed uvježbanih modela je model analize osjećaja uvježban na IMDB skupu podataka i jednostavno ga je učitati i napraviti predviđanja. Također možete trenirati klasifikator s Flairom koristeći svoj skup podataka. Iako je to koristan prethodno obučen model, podaci na kojima se obučava možda se neće generalizirati tako dobro kao druge domene, poput Twittera. 

Evo nekih od glavnih značajki Flaira: 

• Open-source
• Podržava brojne jezike
• Jednostavan za korištenje
• Nekoliko unaprijed obučenih modela, uključujući analizu osjećaja