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感情分析に最適な Python ライブラリ 10 選

更新中 on 2024 年 1 月 16 日

感情分析は、顧客のフィードバックの分析やソーシャルメディアの監視などに使用できる強力なテクニックです。そうは言っても、センチメント分析には非構造化データと言語のバリエーションが含まれるため、非常に複雑です。

自然言語処理 (NLP) 技術である感情分析を使用すると、データが肯定的、否定的、または中立的であるかどうかを判断できます。テキストの極性に焦点を当てるだけでなく、怒り、幸せ、悲しみなどの特定の感情や感情も検出できます。感情分析は、誰かが興味を持っているかどうかなどの意図を判断するためにも使用されます。

感情分析は非常に強力なツールであり、あらゆる種類の企業で導入が進んでおり、このプロセスの実行に役立つ Python ライブラリがいくつかあります。

感情分析に最適な Python ライブラリ 10 個は次のとおりです。

1. パターン

センチメント分析に最適な Python ライブラリのリストのトップは、NLP、データマイニング、ネットワーク分析、機械学習、視覚化を処理できる多目的 Python ライブラリである Pattern です。

Pattern は、最上級や比較級の検索など、幅広い機能を提供します。また、事実と意見の検出も実行できるため、感情分析の第一の選択肢として際立っています。 Pattern の関数は、特定のテキストの極性と主観性を返します。極性の結果は、非常に肯定的なものから非常に否定的なものまでの範囲になります。

Pattern の主な機能の一部を次に示します。

多目的図書館
最上級と比較級を見つける
指定されたテキストの極性と主観性を返します
極性範囲は極性の高いものから極性の高いものまで

2. VADER

感情分析のもう XNUMX つのトップオプションは、VADER (Valence Aware Dictionary および sEntiment Reasoner) です。これは、NLTK 内に事前に構築された、ルール/語彙ベースのオープンソース感情分析ライブラリです。このツールは、ソーシャルメディアで表現される感情のために特別に設計されており、感情辞書と、通常は意味論的な方向に従ってポジティブまたはネガティブにラベル付けされる語彙特徴のリストを組み合わせて使用します。

VADER はテキストのセンチメントを計算し、特定の入力文がポジティブ、ネガティブ、またはニューラルである確率を返します。このツールは、Twitter や Facebook など、あらゆる種類のソーシャルメディアプラットフォームからのデータを分析できます。

VADER の主な機能の一部を次に示します。

トレーニングデータは必要ありません
顔文字、スラング、接続詞などを含むテキストの感情を理解します。
ソーシャルメディアのテキストに最適
オープンソースライブラリ

3.BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、感情分析などの NLP タスクに使用されるトップの機械学習モデルです。 2018 年に Google によって開発されたこのライブラリは、英語の WIkipedia と BooksCorpus でトレーニングされ、NLP タスクにとって最も正確なライブラリの XNUMX つであることが証明されました。

BERT は大規模なテキストコーパスでトレーニングされたため、言語を理解し、データパターンの変動性を学習する能力が向上しています。

BERT の主な機能の一部を次に示します。

微調整が簡単
感情分析を含む幅広い NLP タスク
ラベルのないテキストの大規模なコーパスでトレーニング
高度な双方向モデル

4. テキストブロブ

TextBlob も感情分析に最適な選択肢です。シンプルな Python ライブラリは、テキストデータの複雑な分析と操作をサポートします。語彙ベースのアプローチの場合、TextBlob は意味論的な方向性と文内の各単語の強さによって感情を定義します。これには、否定的な単語と肯定的な単語を分類する事前定義された辞書が必要です。このツールはすべての単語に個別のスコアを割り当て、最終的なセンチメントが計算されます。

TextBlob は、文の極性と主観性を、負から正の極性範囲で返します。ライブラリのセマンティックラベルは、顔文字、感嘆符、絵文字などを含む分析に役立ちます。

TextBlob の主な機能の一部を次に示します。

シンプルなPythonライブラリ
テキストデータの複雑な分析と操作をサポート
個々の感情スコアを割り当てます
文の極性と主観性を返す

5. スパシー

オープンソースの NLP ライブラリである spaCy も、センチメント分析のトップオプションです。このライブラリを使用すると、開発者は大量のテキストを処理および理解できるアプリケーションを作成でき、自然言語理解システムや情報抽出システムの構築に使用されます。

spaCy を使用すると、感情分析を実行して、電子メール、ソーシャルメディア、製品レビューなどの幅広いソースから製品やブランドに関する洞察に富んだ情報を収集できます。

SpaCy の主な機能の一部を次に示します。

高速で使いやすい
初心者開発者に最適
大量のテキストを処理する
幅広い情報源による感情分析

6. コアNLP

Stanford CoreNLP は、言語分析をテキストに適用するのに役立つさまざまな人間の言語テクノロジツールを含む、もう XNUMX つの Python ライブラリです。 CoreNLP には、感情分析を含むスタンフォード NLP ツールが組み込まれています。英語、アラビア語、ドイツ語、中国語、フランス語、スペイン語の合計XNUMX言語にも対応しています。

センチメントツールには、それをサポートするさまざまなプログラムが含まれており、このモデルをアノテーターのリストに「センチメント」を追加することでテキストを分析するために使用できます。また、サポートのコマンドラインとモデルトレーニングのサポートも含まれています。

CoreNLP の主な機能の一部を次に示します。

スタンフォードNLPツールを組み込んでいます
XNUMXつの言語をサポート
「感情」を加えてテキストを分析
コマンドラインのサポートとモデルトレーニングのサポート

7. scikit-学ぶ

Github 上のスタンドアロン Python ライブラリである scikit-learn は、元々は SciPy ライブラリのサードパーティ拡張機能でした。 scikit-learn は、スパム検出や画像認識に使用される古典的な機械学習アルゴリズムに特に役立ちますが、感情分析などの NLP タスクにも使用できます。

Python ライブラリは、テキストが肯定的か否定的かを出力できるモデルをトレーニングすることにより、データを通じて意見や感情を分析するセンチメント分析の実行に役立ちます。いくつかの機能を提供します ベクトル化者 入力ドキュメントを特徴のベクトルに変換し、さまざまな分類器がすでに組み込まれています。

scikit-learn の主な機能の一部を次に示します。

SciPy と NumPy に基づいて構築
実際のアプリケーションで実証済み
多様なモデルとアルゴリズム
Spotifyなどの大企業が利用

8. ポリグロット

センチメント分析に最適なもう XNUMX つの選択肢は Polyglot です。これは、幅広い NLP 操作を実行するために使用されるオープンソースの Python ライブラリです。このライブラリは Numpy に基づいており、多種多様な専用コマンドを提供しながら信じられないほど高速です。

Polyglot の最大のセールスポイントの 136 つは、広範な多言語アプリケーションをサポートしていることです。ドキュメントによると、XNUMX 言語のセンチメント分析をサポートしています。効率性、スピード、分かりやすさで知られています。 Polyglot は、spaCy でサポートされていない言語を含むプロジェクトに選択されることがよくあります。

Polyglot の主な機能の一部を次に示します。

センチメント分析用に 136 言語をサポートする多言語対応
NumPy 上に構築
オープンソース
効率的、高速、簡単

9. パイトーチ

リストの終わりに近づいているのは、別のオープンソース Python ライブラリである PyTorch です。 Facebook の AI 研究チームによって作成されたこのライブラリを使用すると、文章が肯定的か否定的かを検出するセンチメント分析など、さまざまなアプリケーションを実行できます。

PyTorch は実行が非常に高速で、単純化されたプロセッサまたは CPU および GPU 上で動作できます。強力な API を使用してライブラリを拡張でき、自然言語ツールキットも備えています。

PyTorch の主な機能の一部を次に示します。

クラウドプラットフォームとエコシステム
堅牢なフレームワーク
非常に速い
簡素化されたプロセッサ、CPU、または GPU で動作可能

10. 才能

感情分析に最適な Python ライブラリ 10 個のリストを締めくくるのは、シンプルなオープンソース NLP ライブラリである Flair です。そのフレームワークは PyTorch 上に直接構築されており、Flair の背後にある研究チームは、さまざまなタスク用にいくつかの事前トレーニングされたモデルをリリースしました。

事前トレーニング済みモデルの XNUMX つは、IMDB データセットでトレーニングされたセンチメント分析モデルであり、ロードして予測を行うのは簡単です。データセットを使用して Flair で分類器をトレーニングすることもできます。これは便利な事前トレーニング済みモデルですが、トレーニングに使用されるデータは Twitter などの他のドメインほど一般化されない可能性があります。

Flair の主な機能の一部を次に示します。