감성 분석을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

감정 분석은 고객 피드백 분석이나 소셜 미디어 모니터링과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 강력한 기술입니다. 즉, 감정 분석은 구조화되지 않은 데이터와 언어 변형을 포함하기 때문에 매우 복잡합니다. 

자연어 처리(NLP) 기술인 감정 분석을 사용하여 데이터가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 판단할 수 있습니다. 텍스트의 극성에 초점을 맞추는 것 외에도 분노, 행복, 슬픔과 같은 특정 감정과 감정도 감지할 수 있습니다. 감정 분석은 누군가가 관심이 있는지 없는지와 같은 의도를 판단하는 데에도 사용됩니다. 

감정 분석은 모든 유형의 비즈니스에서 점점 더 많이 배포되고 있는 매우 강력한 도구이며 이 프로세스를 수행하는 데 도움이 될 수 있는 여러 Python 라이브러리가 있습니다. 

감정 분석을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개는 다음과 같습니다. 

1. 무늬

감정 분석을 위한 최고의 Python 라이브러리 목록의 1위는 NLP, 데이터 마이닝, 네트워크 분석, 기계 학습 및 시각화를 처리할 수 있는 다목적 Python 라이브러리인 Pattern입니다. 

Pattern은 최상급 및 비교급 찾기를 포함하여 다양한 기능을 제공합니다. 또한 사실 및 의견 감지를 수행할 수 있어 정서 분석을 위한 최고의 선택으로 돋보입니다. 패턴의 함수는 주어진 텍스트의 극성과 주관성을 반환하며 극성 결과는 매우 긍정적인 것부터 매우 부정적인 것까지 다양합니다. 

다음은 패턴의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 다목적 도서관
• 최상급과 비교급 찾기
• 주어진 텍스트의 극성과 주관성을 반환합니다.
• 매우 긍정적인 극성에서 매우 부정적인 극성 범위

2. VADER

감정 분석을 위한 또 다른 최고의 옵션은 VADER(Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)로, NLTK 내에 미리 구축된 규칙/어휘집 기반의 오픈 소스 감정 분석기 라이브러리입니다. 이 도구는 소셜 미디어에서 표현되는 감정을 위해 특별히 설계되었으며 A 감정 어휘와 의미론적 방향에 따라 일반적으로 긍정적 또는 부정적으로 레이블이 지정된 어휘 기능 목록의 조합을 사용합니다. 

VADER는 텍스트 감정을 계산하고 주어진 입력 문장이 긍정적, 부정적 또는 신경적일 확률을 반환합니다. 이 도구는 Twitter 및 Facebook과 같은 모든 종류의 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 분석할 수 있습니다. 

다음은 VADER의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 학습 데이터가 필요하지 않음
• 이모티콘, 속어, 접속사 등이 포함된 텍스트의 정서를 이해합니다. 
• 소셜 미디어 텍스트에 탁월
• 오픈 소스 라이브러리

3.버트

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 감정 분석을 포함하여 NLP 작업에 사용되는 최고의 기계 학습 모델입니다. 2018년 Google에서 개발한 이 라이브러리는 English WIkipedia 및 BooksCorpus에서 교육을 받았으며 NLP 작업을 위한 가장 정확한 라이브러리 중 하나임이 입증되었습니다. 

BERT는 대규모 텍스트 말뭉치에서 훈련되었기 때문에 언어를 이해하고 데이터 패턴의 가변성을 학습하는 능력이 더 뛰어납니다. 

다음은 BERT의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 미세 조정이 용이함
• 감정 분석을 포함한 광범위한 NLP 작업
• 레이블이 지정되지 않은 텍스트의 대규모 말뭉치에 대한 훈련
• 심층 양방향 모델

4. 텍스트블롭

TextBlob은 감정 분석을 위한 또 다른 훌륭한 선택입니다. 간단한 Python 라이브러리는 텍스트 데이터에 대한 복잡한 분석 및 작업을 지원합니다. 어휘 기반 접근 방식의 경우 TextBlob은 의미론적 방향과 문장에 있는 각 단어의 강도로 감정을 정의합니다. 사전 정의된 부정적인 단어와 긍정적인 단어를 분류하는 사전이 필요합니다. 이 도구는 모든 단어에 개별 점수를 할당하고 최종 감정을 계산합니다. 

TextBlob은 극성 범위가 음수에서 양수인 문장의 극성과 주관성을 반환합니다. 라이브러리의 시맨틱 레이블은 이모티콘, 느낌표, 이모지 등을 포함하여 분석에 도움이 됩니다. 

다음은 TextBlob의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 간단한 파이썬 라이브러리
• 텍스트 데이터에 대한 복잡한 분석 및 연산 지원
• 개별 감정 점수 할당
• 문장의 극성과 주관성을 반환

5. 스파

오픈 소스 NLP 라이브러리인 spaCy는 감정 분석을 위한 또 다른 최고의 옵션입니다. 이 라이브러리를 통해 개발자는 방대한 양의 텍스트를 처리하고 이해할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있으며 자연어 이해 시스템 및 정보 추출 시스템을 구성하는 데 사용됩니다. 

spaCy를 사용하면 감정 분석을 수행하여 이메일, 소셜 미디어 및 제품 리뷰와 같은 광범위한 소스에서 제품 또는 브랜드에 대한 통찰력 있는 정보를 수집할 수 있습니다. 

다음은 SpaCy의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 빠르고 사용하기 쉬운
• 초보 개발자에게 적합
• 대량의 텍스트 처리
• 다양한 소스를 통한 감성 분석

6. 코어NLP

Stanford CoreNLP는 언어 분석을 텍스트에 적용하는 데 도움이 되는 다양한 인간 언어 기술 도구를 포함하는 또 다른 Python 라이브러리입니다. CoreNLP는 감정 분석을 포함하여 Stanford NLP 도구를 통합합니다. 또한 영어, 아랍어, 독일어, 중국어, 프랑스어, 스페인어 총 XNUMX개 언어를 지원합니다. 

감정 도구에는 이를 지원하는 다양한 프로그램이 포함되어 있으며 모델은 주석 목록에 "감정"을 추가하여 텍스트를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 명령줄 지원 및 모델 교육 지원도 포함됩니다. 

다음은 CoreNLP의 주요 기능 중 일부입니다. 

• Stanford NLP 도구 통합
• XNUMX개 언어 지원
• "감정"을 추가하여 텍스트를 분석합니다.
• 명령줄 지원 및 모델 교육 지원

7. 사이 킷 학습

Github의 독립 실행형 Python 라이브러리인 scikit-learn은 원래 SciPy 라이브러리에 대한 타사 확장 기능이었습니다. 스팸 탐지 및 이미지 인식에 사용되는 것과 같은 고전적인 기계 학습 알고리즘에 특히 유용하지만 scikit-learn은 감정 분석을 포함한 NLP 작업에도 사용할 수 있습니다. 

Python 라이브러리는 텍스트가 긍정인지 부정인지를 출력할 수 있는 모델을 학습하여 데이터를 통해 의견이나 감정을 분석하는 감성 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 그것은 여러 가지를 제공합니다 벡터라이저 입력 문서를 기능 벡터로 변환하고 이미 내장된 다양한 분류기와 함께 제공됩니다. 

다음은 scikit-learn의 주요 기능 중 일부입니다. 

• SciPy 및 NumPy 기반
• 실제 애플리케이션으로 입증됨
• 다양한 모델 및 알고리즘
• Spotify와 같은 대기업에서 사용

8. 폴리 글롯

감정 분석을 위한 또 다른 훌륭한 선택은 광범위한 NLP 작업을 수행하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리인 Polyglot입니다. 이 라이브러리는 Numpy를 기반으로 하며 다양한 전용 명령을 제공하면서 매우 빠릅니다. 

Polyglot의 최고 판매 포인트 중 하나는 광범위한 다국어 응용 프로그램을 지원한다는 것입니다. 문서에 따르면 136개 언어에 대한 감정 분석을 지원합니다. 효율성, 속도 및 직설성으로 유명합니다. Polyglot은 spaCy에서 지원하지 않는 언어를 포함하는 프로젝트에 종종 선택됩니다. 

다음은 Polyglot의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 감정 분석을 위해 지원되는 136개 언어의 다국어
• NumPy 위에 구축
• 오픈 소스
• 효율적이고 빠르며 간단합니다.

9. 파이 토치

우리 목록의 거의 마지막에는 또 다른 오픈 소스 Python 라이브러리인 PyTorch가 있습니다. Facebook의 AI 연구팀이 만든 이 라이브러리를 사용하면 문장이 긍정적인지 부정적인지 감지할 수 있는 감정 분석을 포함하여 다양한 애플리케이션을 수행할 수 있습니다.

PyTorch는 실행 속도가 매우 빠르며 단순화된 프로세서 또는 CPU 및 GPU에서 작동할 수 있습니다. 강력한 API로 라이브러리를 확장할 수 있으며 자연어 툴킷이 있습니다. 

다음은 PyTorch의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 클라우드 플랫폼 및 생태계
• 강력한 프레임워크
• 매우 빠름
• 간소화된 프로세서, CPU 또는 GPU에서 작동 가능

10. 감각

감정 분석을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개 목록을 마무리하는 것은 간단한 오픈 소스 NLP 라이브러리인 Flair입니다. 그 프레임워크는 PyTorch에 직접 구축되었으며 Flair의 연구 팀은 다양한 작업을 위해 몇 가지 사전 훈련된 모델을 출시했습니다. 

사전 훈련된 모델 중 하나는 IMDB 데이터 세트에서 훈련된 감정 분석 모델이며 로드 및 예측이 간단합니다. 데이터 세트를 사용하여 Flair로 분류기를 훈련할 수도 있습니다. 사전 훈련된 유용한 모델이지만 훈련된 데이터는 Twitter와 같은 다른 도메인만큼 일반화되지 않을 수 있습니다. 

다음은 Flair의 주요 기능 중 일부입니다. 

• 오픈 소스
• 다양한 언어 지원
• 사용이 간편
• 감정 분석을 포함한 여러 사전 훈련된 모델