10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah teknik ampuh yang dapat Anda gunakan untuk melakukan hal-hal seperti menganalisis masukan pelanggan atau memantau media sosial. Meskipun demikian, analisis sentimen sangatlah rumit karena melibatkan data tidak terstruktur dan variasi bahasa. 

Sebuah teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan apakah data bersifat positif, negatif, atau netral. Selain berfokus pada polaritas suatu teks, ia juga dapat mendeteksi perasaan dan emosi tertentu, seperti marah, bahagia, dan sedih. Analisis sentimen bahkan digunakan untuk mengetahui niat, seperti apakah seseorang tertarik atau tidak. 

Analisis sentimen adalah alat yang sangat ampuh yang semakin banyak digunakan oleh semua jenis bisnis, dan ada beberapa pustaka Python yang dapat membantu menjalankan proses ini. 

Berikut adalah 10 library Python terbaik untuk analisis sentimen: 

1. pola

Yang menduduki puncak daftar pustaka Python terbaik kami untuk analisis sentimen adalah Pattern, yang merupakan pustaka Python serbaguna yang dapat menangani NLP, penambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, dan visualisasi. 

Pattern menyediakan berbagai fitur, termasuk menemukan superlatif dan komparatif. Itu juga dapat melakukan deteksi fakta dan opini, yang membuatnya menonjol sebagai pilihan utama untuk analisis sentimen. Fungsi dalam Pola mengembalikan polaritas dan subjektivitas teks tertentu, dengan hasil Polaritas berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Pola: 

• Perpustakaan serbaguna
• Menemukan superlatif dan komparatif
• Mengembalikan polaritas dan subjektivitas teks yang diberikan
• Polaritas berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif

2. VADER

Opsi teratas lainnya untuk analisis sentimen adalah VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), yang merupakan pustaka pre-built penganalisa sentimen open-source berbasis aturan/leksikon 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 menurut orientasi semantiknya sebagai positif atau negatif. 

VADER menghitung sentimen teks dan mengembalikan probabilitas kalimat masukan tertentu menjadi positif, negatif, atau saraf. Alat tersebut dapat menganalisis data dari semua jenis 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 NLP, termasuk analisis sentimen. Dikembangkan pada tahun 2018 oleh Google, perpustakaan ini dilatih dalam bahasa Inggris WIkipedia dan BooksCorpus, dan terbukti menjadi salah satu perpustakaan paling akurat untuk tugas NLP. 

Karena BERT dilatih pada korpus teks besar, BERT memiliki kemampuan yang lebih baik untuk memahami bahasa dan mempelajari variabilitas dalam pola data. 

Berikut adalah beberapa fitur utama BERT: 

• Mudah untuk menyempurnakan
• Beragam tugas NLP, termasuk analisis sentimen
• Dilatih pada kumpulan besar teks tanpa label
• Model dua arah yang dalam

4. TeksBlob

TextBlob adalah pilihan bagus lainnya untuk analisis sentimen. Pustaka Python sederhana mendukung analisis dan operasi kompleks pada data tekstual. Untuk pendekatan berbasis leksikon, TextBlob mendefinisikan sentimen berdasarkan orientasi semantiknya dan intensitas setiap kata dalam kalimat, yang memerlukan kamus yang telah ditentukan sebelumnya yang mengklasifikasikan kata negatif dan positif. Alat tersebut menetapkan skor individu untuk semua kata, dan sentimen akhir dihitung. 

TextBlob mengembalikan polaritas dan subjektivitas kalimat, dengan rentang Polaritas dari negatif ke positif. Label semantik perpustakaan membantu analisis, termasuk emotikon, tanda seru, emoji, dan banyak lagi. 

Berikut adalah beberapa fitur utama TextBlob: 

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

5. spaCy

Pustaka NLP sumber terbuka, spaCy adalah opsi teratas lainnya untuk analisis sentimen. Perpustakaan 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 mendalam 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
• Bagus untuk pengembang pemula
• Memproses volume teks yang sangat besar
• Analisis sentimen dengan berbagai sumber

6. IntiNLP

Stanford CoreNLP adalah perpustakaan Python lain yang berisi berbagai alat teknologi bahasa manusia yang membantu menerapkan analisis linguistik ke teks. CoreNLP menggabungkan alat Stanford NLP, termasuk analisis sentimen. Ini juga mendukung total lima bahasa: Inggris, Arab, Jerman, Cina, Prancis, dan Spanyol. 

Alat sentimen menyertakan berbagai program untuk mendukungnya, dan modelnya dapat digunakan untuk menganalisis teks dengan menambahkan "sentimen" ke daftar anotator. Ini juga mencakup dukungan baris perintah dan dukungan pelatihan model. 

Berikut adalah beberapa fitur utama CoreNLP: 

• Menggabungkan alat Stanford NLP
• Mendukung lima bahasa
• Menganalisis teks dengan menambahkan "sentimen"
• Dukungan baris perintah dan dukungan pelatihan model

7. scikit-belajar

Pustaka Python mandiri di Github, scikit-learn awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga untuk pustaka SciPy. Meskipun sangat berguna untuk algoritme pembelajaran mesin klasik seperti yang digunakan untuk deteksi spam dan pengenalan gambar, scikit-learn juga dapat digunakan untuk tugas NLP, termasuk analisis sentimen. 

Pustaka Python dapat membantu Anda melakukan analisis sentimen untuk menganalisis opini atau perasaan melalui data dengan melatih model yang dapat menghasilkan jika teks positif atau negatif. Ini menyediakan beberapa vektorizer untuk menerjemahkan dokumen input menjadi vektor fitur, dan ia hadir dengan sejumlah pengklasifikasi berbeda yang sudah ada di dalamnya. 

Berikut adalah beberapa fitur utama dari scikit-learn: 

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

8. Poliglot

Satu lagi pilihan bagus untuk analisis sentimen adalah Polyglot, yang merupakan pustaka Python sumber terbuka yang digunakan untuk melakukan berbagai operasi NLP. Perpustakaan didasarkan pada Numpy dan sangat cepat sambil menawarkan berbagai macam perintah khusus. 

Salah satu nilai jual teratas Polyglot adalah mendukung aplikasi multibahasa yang luas. Menurut dokumentasinya, ini mendukung analisis sentimen untuk 136 bahasa. Ia dikenal karena efisiensi, kecepatan, dan keterusterangannya. 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
• Open-source
• Efisien, cepat, dan lugas

9. PyTorch

Mendekati akhir daftar kami adalah PyTorch, pustaka Python sumber terbuka lainnya. Dibuat oleh tim riset AI Facebook, library ini memungkinkan Anda menjalankan banyak aplikasi berbeda, termasuk analisis sentimen, yang dapat mendeteksi apakah sebuah kalimat positif atau negatif.

PyTorch sangat cepat dalam eksekusi, dan dapat dioperasikan pada prosesor atau CPU dan GPU yang disederhanakan. Anda dapat memperluas perpustakaan dengan API yang kuat, dan memiliki toolkit bahasa alami. 

Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch: 

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

10. Bakat

Menutup daftar 10 library Python terbaik kami untuk analisis sentimen adalah Flair, yang merupakan library NLP open-source sederhana. Kerangka kerjanya dibangun langsung di PyTorch, dan tim peneliti di belakang Flair telah merilis beberapa model pra-pelatihan untuk berbagai tugas. 

Salah satu model terlatih adalah model analisis sentimen yang dilatih pada kumpulan data IMDB, dan mudah untuk memuat dan membuat prediksi. Anda juga bisa melatih classifier dengan Flair menggunakan dataset Anda. Meskipun ini adalah model pra-terlatih yang berguna, data yang dilatihnya mungkin tidak digeneralisasi sebaik domain lain, seperti Twitter. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Flair: 

• Open-source
• Mendukung sejumlah bahasa
• Mudah digunakan
• Beberapa model terlatih, termasuk analisis sentimen