A 10 legjobb Python-könyvtár a hangulatelemzéshez

A hangulatelemzés egy hatékony technika, amelyet például az ügyfelek visszajelzéseinek elemzésére vagy a közösségi média figyelésére használhat. Ezzel együtt a hangulatelemzés rendkívül bonyolult, mivel strukturálatlan adatokat és nyelvi eltéréseket tartalmaz. 

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) technika, a hangulatelemzés használható annak meghatározására, hogy az adatok pozitívak, negatívak vagy semlegesek. Amellett, hogy a szöveg polaritására összpontosít, speciális érzéseket és érzelmeket is képes észlelni, mint például a dühös, boldog és szomorú. A hangulatelemzést még a szándékok meghatározására is használják, például, hogy valakit érdekel-e vagy sem. 

A hangulatelemzés egy rendkívül hatékony eszköz, amelyet egyre gyakrabban használnak minden típusú vállalkozás, és számos Python-könyvtár is segíthet ennek a folyamatnak a végrehajtásában. 

Íme a 10 legjobb Python-könyvtár a hangulatelemzéshez: 

1. Mintás

A hangulatelemzés legjobb Python-könyvtárainak listáján a Pattern áll, amely egy többcélú Python-könyvtár, amely képes kezelni az NLP-t, az adatbányászatot, a hálózati elemzést, a gépi tanulást és a vizualizációt. 

A Pattern funkciók széles skáláját kínálja, beleértve a szuperlatívuszok és összehasonlítások keresését. Tény- és véleményfelderítést is végezhet, így a hangulatelemzés legjobb választása. A minta funkciója visszaadja egy adott szöveg polaritását és szubjektivitását, a polaritás eredménye az erősen pozitívtól az erősen negatívig terjed. 

Íme a Pattern néhány főbb jellemzője: 

• Többcélú könyvtár
• Szuperlatívuszok és komparatívumok keresése
• Visszaadja az adott szöveg polaritását és szubjektivitását
• A polaritás az erősen pozitívtól a nagyon negatívig terjed

2. Vader

Egy másik legnépszerűbb lehetőség a hangulatelemzésre a VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), amely egy szabály/lexikon alapú, nyílt forráskódú hangulatelemző előre beépített könyvtár az NLTK-n belül. Az eszközt kifejezetten a közösségi médiában kifejezett érzelmekre fejlesztették ki, és az A hangulatlexikon és a lexikai jellemzők listájának kombinációját használja, amelyeket általában szemantikai irányultságuk szerint pozitívnak vagy negatívnak jelölnek. 

A VADER kiszámítja a szöveges hangulatot, és visszaadja annak valószínűségét, hogy egy adott bemeneti mondat pozitív, negatív vagy neurális. Az eszköz mindenféle közösségi média platformról, például Twitterről és Facebookról tud adatokat elemezni. 

Íme néhány a VADER főbb jellemzői közül: 

• Nem igényel edzési adatokat
• Értse meg a hangulatjeleket, szlengeket, kötőszavakat stb. tartalmazó szöveg hangulatát. 
• Kiváló közösségi média szövegekhez
• Nyílt forráskódú könyvtár

3.BERT

A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy kiváló gépi tanulási modell, amelyet NLP-feladatokhoz használnak, beleértve a hangulatelemzést. A Google által 2018-ban kifejlesztett könyvtár az angol WIkipédián és a BooksCorpus-on készült, és az egyik legpontosabb könyvtárnak bizonyult az NLP-feladatokhoz. 

Mivel a BERT-et nagy szövegkorpuszon képezték ki, jobban képes megérteni a nyelvet és megtanulni az adatminták változékonyságát. 

Íme a BERT néhány fő jellemzője: 

• Könnyen finomhangolható
• NLP feladatok széles skálája, beleértve a hangulatelemzést
• Egy nagy, címkézetlen szöveg korpuszra képzett
• Mélyen kétirányú modell

4. TextBlob

A TextBlob egy másik nagyszerű választás a hangulatelemzéshez. Az egyszerű Python könyvtár támogatja a szöveges adatok komplex elemzését és műveleteit. A lexikon alapú megközelítéseknél a TextBlob szemantikai orientációja és a mondat minden egyes szavának intenzitása alapján határozza meg a hangulatot, amihez egy előre meghatározott szótárra van szükség, amely a negatív és pozitív szavakat osztályozza. Az eszköz minden szóhoz egyedi pontszámot rendel, és kiszámítja a végső hangulatot. 

A TextBlob visszaadja a mondat polaritását és szubjektivitását, a negatívtól a pozitívig terjedő polaritástartományban. A könyvtár szemantikai címkéi segítenek az elemzésben, beleértve a hangulatjeleket, felkiáltójeleket, hangulatjeleket és még sok mást. 

Íme a TextBlob néhány fő funkciója: 

• Egyszerű Python könyvtár
• Támogatja a szöveges adatok komplex elemzését és műveleteit
• Egyéni hangulatpontszámokat ad
• Visszaadja a mondat polaritását és szubjektivitását

5. borsos

Egy nyílt forráskódú NLP-könyvtár, a spaCy egy másik legjobb lehetőség a hangulatelemzésre. A könyvtár lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek hatalmas mennyiségű szöveget képesek feldolgozni és megérteni, valamint természetes nyelvi megértési rendszerek és információnyerő rendszerek létrehozására szolgál. 

A spaCy segítségével hangulatelemzést végezhet, hogy betekintést nyújtó információkat gyűjtsön termékeiről vagy márkájáról számos forrásból, például e-mailekből, közösségi médiából és termékismertetőkből. 

Íme a SpaCy néhány fő funkciója: 

• Gyors és könnyen használható
• Kezdő fejlesztőknek kiváló
• Nagy mennyiségű szöveg feldolgozása
• Érzelemelemzés sokféle forrásból

6. CoreNLP

A Stanford CoreNLP egy másik Python-könyvtár, amely számos emberi nyelvtechnológiai eszközt tartalmaz, amelyek segítenek a nyelvi elemzésben a szövegben. A CoreNLP magában foglalja a Stanford NLP-eszközöket, beleértve a hangulatelemzést is. Összesen öt nyelvet is támogat: angol, arab, német, kínai, francia és spanyol. 

A hangulati eszköz különféle programokat tartalmaz, amelyek támogatják, és a modell segítségével szövegelemzésre is lehetőség nyílik, ha a jegyzetelők listájához „hangulat”-t adunk. Tartalmaz egy parancssori támogatást és a modellképzési támogatást is. 

Íme a CoreNLP néhány fő funkciója: 

• Stanford NLP eszközöket tartalmaz
• Öt nyelvet támogat
• Elemzi a szöveget a „hangulat” hozzáadásával
• Támogatás parancssora és modellképzési támogatás

7. scikit elsajátítható

A Githubon található önálló Python-könyvtár, a scikit-learn eredetileg a SciPy-könyvtár harmadik féltől származó kiterjesztése volt. Bár különösen hasznos a klasszikus gépi tanulási algoritmusokhoz, például a spamészleléshez és a képfelismeréshez, a scikit-learn NLP-feladatokhoz is használható, beleértve a hangulatelemzést is. 

A Python-könyvtár segítségével érzelemelemzést végezhet a vélemények vagy érzések adatokon keresztül történő elemzéséhez, egy olyan modell betanításával, amely képes kiadni, ha a szöveg pozitív vagy negatív. Többet biztosít vektorizálók A bemeneti dokumentumokat jellemzővektorokká alakítja, és számos különböző osztályozót tartalmaz, amelyek már be vannak építve. 

Íme a scikit-learn főbb jellemzői: 

• SciPy-ra és NumPy-ra épül
• Valós alkalmazásokkal bizonyított
• Modellek és algoritmusok széles választéka
• Olyan nagy cégek használják, mint a Spotify

8. Poliglott

Egy másik nagyszerű választás a hangulatelemzéshez a Polyglot, amely egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet NLP-műveletek széles skálájának végrehajtására használnak. A könyvtár a Numpy-n alapul, és hihetetlenül gyors, miközben a dedikált parancsok széles választékát kínálja. 

A Polyglot egyik legnagyobb eladási pontja, hogy támogatja a kiterjedt többnyelvű alkalmazásokat. Dokumentációja szerint 136 nyelven támogatja a hangulatelemzést. Hatékonyságáról, gyorsaságáról és egyszerűségéről ismert. A Polyglotot gyakran választják olyan projektekhez, amelyek a spaCy által nem támogatott nyelveket érintenek. 

Íme a Polyglot néhány fő funkciója: 

• Többnyelvű, 136 nyelven támogatott a hangulatelemzés
• A NumPy tetejére épült
• Nyílt forráskódú
• Hatékony, gyors és egyszerű

9. PyTorch

A listánk végéhez közeledik a PyTorch, egy másik nyílt forráskódú Python-könyvtár. A Facebook mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatócsoportja által létrehozott könyvtár számos különféle alkalmazás végrehajtását teszi lehetővé, beleértve a hangulatelemzést is, ahol képes felismerni, hogy egy mondat pozitív vagy negatív.

A PyTorch végrehajtása rendkívül gyors, és egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon is működtethető. Hatékony API-jaival bővítheti a könyvtárat, és természetes nyelvi eszközkészlettel rendelkezik. 

Íme a PyTorch néhány fő funkciója: 

• Felhőplatform és ökoszisztéma
• Robusztus keret
• Rendkívül gyors
• Működtethető egyszerűsített processzorokon, CPU-kon vagy GPU-kon

10. Flair

A hangulatelemzésre alkalmas 10 legjobb Python-könyvtárat tartalmazó listánkat a Flair zárja, amely egy egyszerű nyílt forráskódú NLP-könyvtár. Keretrendszere közvetlenül a PyTorch-ra épül, és a Flair mögött álló kutatócsoport számos előre betanított modellt adott ki különféle feladatokhoz. 

Az egyik előre betanított modell egy hangulatelemző modell, amelyet egy IMDB-adatkészletre tanítanak, és egyszerű betölteni és előrejelzéseket készíteni. Az adatkészlete segítségével osztályozót is betaníthat a Flair segítségével. Noha ez egy hasznos, előre betanított modell, előfordulhat, hogy az általa betanított adatok nem általánosíthatók olyan jól, mint más területeken, például a Twitteren. 

Íme a Flair néhány fő funkciója: 

• Nyílt forráskódú
• Számos nyelvet támogat
• Egyszerű használat
• Számos előre betanított modell, beleértve a hangulatelemzést