10 Pustaka Python Terbaik untuk Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah teknik yang ampuh yang dapat Anda gunakan untuk melakukan hal-hal seperti menganalisis umpan balik pelanggan atau memantau media sosial. Namun demikian, analisis sentimen sangat rumit karena melibatkan data tidak terstruktur dan variasi bahasa. Sebagai teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan apakah data bersifat positif, negatif, atau netral. Selain berfokus pada polaritas suatu teks, analisis ini juga dapat mendeteksi perasaan dan emosi spesifik, seperti marah, senang, dan sedih. Analisis sentimen bahkan digunakan untuk menentukan niat, seperti apakah seseorang tertarik atau tidak. Analisis sentimen adalah alat yang sangat kuat yang semakin banyak digunakan oleh semua jenis bisnis, dan ada beberapa pustaka Python yang dapat membantu melaksanakan proses ini. Berikut adalah 10 pustaka Python terbaik untuk analisis sentimen: 1. Pattern Yang menempati puncak daftar pustaka Python terbaik untuk analisis sentimen adalah Pattern, yang merupakan pustaka Python serbaguna yang dapat menangani NLP, penambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Pattern menyediakan beragam fitur, termasuk menemukan kata superlatif dan komparatif. Pustaka ini juga dapat melakukan deteksi fakta dan opini, yang menjadikannya pilihan utama untuk analisis sentimen. Fungsi dalam Pattern mengembalikan polaritas dan subjektivitas dari teks yang diberikan, dengan hasil Polarity berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif. Berikut adalah beberapa fitur utama Pattern:

• Pustaka serbaguna
• Menemukan kata superlatif dan komparatif
• Mengembalikan polaritas dan subjektivitas teks yang diberikan
• Rentang polaritas dari sangat positif hingga sangat negatif

2. VADER Pilihan teratas lainnya untuk analisis sentimen adalah VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), yang merupakan penganalisis sentimen berbasis aturan/leksikon sumber terbuka yang sudah dibangun sebelumnya di dalam NLTK. Alat ini dirancang khusus untuk sentimen yang diekspresikan di media sosial, dan menggunakan kombinasi leksikon sentimen dan daftar fitur leksikal yang umumnya diberi label sesuai orientasi semantiknya sebagai positif atau negatif. VADER menghitung sentimen teks dan mengembalikan probabilitas kalimat masukan yang diberikan untuk menjadi positif, negatif, atau netral. Alat ini dapat menganalisis data dari berbagai platform media sosial, seperti Twitter dan Facebook. Berikut adalah beberapa fitur utama VADER:

• Tidak memerlukan data pelatihan
• Memahami sentimen teks yang mengandung emotikon, slang, konjungsi, dll.
• Sangat baik untuk teks media sosial
• Pustaka sumber terbuka

3. BERT BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model pembelajaran mesin teratas yang digunakan untuk tugas-tugas NLP, termasuk analisis sentimen. Dikembangkan pada tahun 2018 oleh Google, pustaka ini dilatih pada Wikipedia Bahasa Inggris dan BooksCorpus, dan terbukti menjadi salah satu pustaka paling akurat untuk tugas-tugas NLP. Karena BERT dilatih pada korpus teks yang besar, pustaka ini memiliki kemampuan yang lebih baik untuk memahami bahasa dan mempelajari variabilitas dalam pola data. Berikut adalah beberapa fitur utama BERT:

• Mudah untuk disesuaikan
• Beragam tugas NLP, termasuk analisis sentimen
• Dilatih pada korpus besar teks tanpa label
• Model yang sangat bidirectional

4. TextBlob TextBlob adalah pilihan bagus lainnya untuk analisis sentimen. Pustaka Python sederhana ini mendukung analisis dan operasi kompleks pada data tekstual. Untuk pendekatan berbasis leksikon, TextBlob mendefinisikan sentimen berdasarkan orientasi semantik dan intensitas setiap kata dalam kalimat, yang memerlukan kamus yang telah ditentukan sebelumnya yang mengklasifikasikan kata negatif dan positif. Alat ini memberikan skor individual untuk semua kata, dan sentimen akhir dihitung. TextBlob mengembalikan polaritas dan subjektivitas sebuah kalimat, dengan rentang Polarity dari negatif ke positif. Label semantik pustaka ini membantu dalam analisis, termasuk emotikon, tanda seru, emoji, dan lainnya. Berikut adalah beberapa fitur utama TextBlob:

• Pustaka Python sederhana
• Mendukung analisis dan operasi kompleks pada data tekstual
• Memberikan skor sentimen individual
• Mengembalikan polaritas dan subjektivitas kalimat

5. spaCy Sebagai pustaka NLP sumber terbuka, spaCy adalah pilihan teratas lainnya untuk analisis sentimen. Pustaka ini memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang dapat memproses dan memahami volume teks yang sangat besar, dan digunakan untuk membangun sistem pemahaman bahasa alami dan sistem ekstraksi informasi. Dengan spaCy, Anda dapat melakukan analisis sentimen untuk mengumpulkan informasi yang berharga tentang produk atau merek Anda dari berbagai sumber, seperti email, media sosial, dan ulasan produk. Berikut adalah beberapa fitur utama SpaCy:

• Cepat dan mudah digunakan
• Sangat baik untuk pengembang pemula
• Memproses volume teks yang sangat besar
• Analisis sentimen dengan beragam sumber

6. CoreNLP Stanford CoreNLP adalah pustaka Python lain yang berisi berbagai alat teknologi bahasa manusia yang membantu menerapkan analisis linguistik pada teks. CoreNLP menggabungkan alat-alat Stanford NLP, termasuk analisis sentimen. Pustaka ini juga mendukung total lima bahasa: Inggris, Arab, Jerman, Cina, Prancis, dan Spanyol. Alat sentimen mencakup berbagai program untuk mendukungnya, dan model dapat digunakan untuk menganalisis teks dengan menambahkan “sentiment” ke daftar anotator. Pustaka ini juga mencakup dukungan baris perintah dan dukungan pelatihan model. Berikut adalah beberapa fitur utama CoreNLP:

• Menggabungkan alat-alat Stanford NLP
• Mendukung lima bahasa
• Menganalisis teks dengan menambahkan “sentiment”
• Dukungan baris perintah dan dukungan pelatihan model

7. scikit-learn Sebagai pustaka Python mandiri di Github, scikit-learn awalnya adalah ekstensi pihak ketiga untuk pustaka SciPy. Meskipun sangat berguna untuk algoritma pembelajaran mesin klasik seperti yang digunakan untuk deteksi spam dan pengenalan gambar, scikit-learn juga dapat digunakan untuk tugas-tugas NLP, termasuk analisis sentimen. Pustaka Python ini dapat membantu Anda melakukan analisis sentimen untuk menganalisis opini atau perasaan melalui data dengan melatih model yang dapat mengeluarkan apakah teks positif atau negatif. Pustaka ini menyediakan beberapa vectorizers untuk menerjemahkan dokumen masukan menjadi vektor fitur, dan dilengkapi dengan sejumlah pengklasifikasi berbeda yang sudah dibangun sebelumnya. Berikut adalah beberapa fitur utama scikit-learn:

• Dibangun di atas SciPy dan NumPy
• Terbukti dengan aplikasi kehidupan nyata
• Beragam model dan algoritma
• Digunakan oleh perusahaan besar seperti Spotify

8. Polyglot Pilihan bagus lainnya untuk analisis sentimen adalah Polyglot, yang merupakan pustaka Python sumber terbuka yang digunakan untuk melakukan berbagai operasi NLP. Pustaka ini berbasis pada Numpy dan sangat cepat sambil menawarkan berbagai perintah khusus yang besar. Salah satu keunggulan utama Polyglot adalah mendukung aplikasi multibahasa yang ekstensif. Menurut dokumentasinya, pustaka ini mendukung analisis sentimen untuk 136 bahasa. Polyglot dikenal karena efisiensi, kecepatan, dan kesederhanaannya. Polyglot sering dipilih untuk proyek yang melibatkan bahasa yang tidak didukung oleh spaCy. Berikut adalah beberapa fitur utama Polyglot:

• Multibahasa dengan 136 bahasa didukung untuk analisis sentimen
• Dibangun di atas NumPy
• Sumber terbuka
• Efisien, cepat, dan sederhana

9. PyTorch Mendekati akhir daftar kami adalah PyTorch, pustaka Python sumber terbuka lainnya. Diciptakan oleh tim penelitian AI Facebook, pustaka ini memungkinkan Anda melakukan banyak aplikasi berbeda, termasuk analisis sentimen, di mana pustaka ini dapat mendeteksi apakah sebuah kalimat positif atau negatif. PyTorch sangat cepat dalam eksekusi, dan dapat dioperasikan pada prosesor yang disederhanakan atau CPU dan GPU. Anda dapat memperluas pustaka ini dengan API-nya yang kuat, dan pustaka ini memiliki toolkit bahasa alami. Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch:

• Platform dan ekosistem cloud
• Kerangka kerja yang kokoh
• Sangat cepat
• Dapat dioperasikan pada prosesor yang disederhanakan, CPU, atau GPU

10. Flair Menutup daftar 10 pustaka Python terbaik untuk analisis sentimen kami adalah Flair, yang merupakan pustaka NLP sumber terbuka yang sederhana. Kerangka kerjanya dibangun langsung di atas PyTorch, dan tim penelitian di balik Flair telah merilis beberapa model yang telah dilatih sebelumnya untuk berbagai tugas. Salah satu model yang telah dilatih sebelumnya adalah model analisis sentimen yang dilatih pada dataset IMDB, dan mudah untuk dimuat dan membuat prediksi. Anda juga dapat melatih pengklasifikasi dengan Flair menggunakan dataset Anda sendiri. Meskipun merupakan model yang telah dilatih sebelumnya yang berguna, data yang digunakan untuk melatihnya mungkin tidak menggeneralisasi sebaik domain lain, seperti Twitter. Berikut adalah beberapa fitur utama Flair:

• Sumber terbuka
• Mendukung sejumlah bahasa
• Mudah digunakan
• Beberapa model yang telah dilatih sebelumnya, termasuk analisis sentimen