10 geriausių Python bibliotekų, skirtų jausmų analizei

Sentimentų analizė yra galinga technika, kurią galite naudoti norėdami atlikti tokius veiksmus, kaip analizuoti klientų atsiliepimus ar stebėti socialinę žiniasklaidą. Atsižvelgiant į tai, nuotaikų analizė yra labai sudėtinga, nes ji apima nestruktūrizuotus duomenis ir kalbos skirtumus. 

Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technika, jausmų analizė gali būti naudojama norint nustatyti, ar duomenys yra teigiami, neigiami ar neutralūs. Jis ne tik sutelkia dėmesį į teksto poliškumą, bet ir gali aptikti konkrečius jausmus ir emocijas, pvz., piktas, laimingas ir liūdnas. Sentimentų analizė netgi naudojama ketinimams nustatyti, pavyzdžiui, ar kas nors domisi, ar ne. 

Sentimentų analizė yra labai galingas įrankis, kurį vis dažniau diegia visų tipų įmonės, ir yra keletas Python bibliotekų, kurios gali padėti atlikti šį procesą. 

Čia yra 10 geriausių Python bibliotekų, skirtų nuotaikų analizei: 

1. Raštai

Mūsų geriausių „Python“ bibliotekų, skirtų nuotaikų analizei, sąrašo viršuje yra „Pattern“, kuri yra daugiafunkcė „Python“ biblioteka, galinti valdyti NLP, duomenų gavybą, tinklo analizę, mašininį mokymąsi ir vizualizaciją. 

Šablonas suteikia daugybę funkcijų, įskaitant superlatyvų ir lyginamųjų žodžių paiešką. Jis taip pat gali atlikti faktų ir nuomonių aptikimą, todėl jis išsiskiria kaip geriausias pasirinkimas atliekant nuotaikų analizę. Funkcija šablone grąžina tam tikro teksto poliškumą ir subjektyvumą, o poliškumo rezultatas svyruoja nuo labai teigiamo iki labai neigiamo. 

Štai keletas pagrindinių modelio savybių: 

• Daugiafunkcė biblioteka
• Superlatyvų ir palyginimų paieška
• Grąžina pateikto teksto poliškumą ir subjektyvumą
• Poliškumas svyruoja nuo labai teigiamo iki labai neigiamo

2. VADERIS

Kitas geriausias nuotaikų analizės variantas yra VADER („Valence Aware Dictionary“ ir „sEntiment Reasoner“), kuri yra taisyklėmis / leksika pagrįsta atvirojo kodo nuotaikų analizatoriaus iš anksto sukurta biblioteka NLTK. Įrankis yra specialiai sukurtas nuotaikoms, išreikštoms socialinėje žiniasklaidoje, ir jame naudojamas A nuotaikų leksikos ir leksinių ypatybių, kurios pagal semantinę orientaciją paprastai pažymėtos kaip teigiamos arba neigiamos, derinys. 

VADER apskaičiuoja teksto jausmą ir grąžina tikimybę, kad tam tikras įvesties sakinys bus teigiamas, neigiamas arba neuroninis. Įrankis gali analizuoti duomenis iš visų rūšių socialinės žiniasklaidos platformų, tokių kaip Twitter ir Facebook. 

Štai keletas pagrindinių VADER savybių: 

• Nereikia treniruočių duomenų
• Supraskite teksto, kuriame yra šypsenėlių, slengų, jungtukų ir kt., jausmus. 
• Puikiai tinka socialinių tinklų tekstui
• Atvirojo kodo biblioteka

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yra geriausias mašininio mokymosi modelis, naudojamas atliekant NLP užduotis, įskaitant nuotaikų analizę. 2018 m. „Google“ sukurta biblioteka buvo apmokyta anglų kalbos Wikipedia ir BooksCorpus, todėl ji pasirodė esanti viena tiksliausių bibliotekų NLP užduotims atlikti. 

Kadangi BERT buvo apmokytas naudojant didelį teksto korpusą, jis geriau supranta kalbą ir išmoksta duomenų modelių kintamumą. 

Štai keletas pagrindinių BERT funkcijų: 

• Lengva tiksliai suderinti
• Platus NLP užduočių spektras, įskaitant nuotaikų analizę
• Apmokytas dideliame nepažymėto teksto korpuse
• Giliai dvikryptis modelis

4. TextBlob

„TextBlob“ yra dar vienas puikus pasirinkimas sentimentų analizei. Paprasta Python biblioteka palaiko sudėtingą tekstinių duomenų analizę ir operacijas. Taikant leksika pagrįstus metodus, „TextBlob“ apibrėžia nuotaiką pagal semantinę orientaciją ir kiekvieno sakinio žodžio intensyvumą, todėl reikalingas iš anksto nustatytas žodynas, klasifikuojantis neigiamus ir teigiamus žodžius. Priemonė visiems žodžiams priskiria individualius balus ir apskaičiuojamas galutinis nuotaikas. 

„TextBlob“ grąžina sakinio poliškumą ir subjektyvumą, o poliškumo diapazonas yra nuo neigiamo iki teigiamo. Bibliotekos semantinės etiketės padeda atlikti analizę, įskaitant jaustukus, šauktukus, jaustukus ir kt. 

Štai keletas pagrindinių „TextBlob“ funkcijų: 

• Paprasta Python biblioteka
• Palaiko sudėtingą tekstinių duomenų analizę ir operacijas
• Priskiria individualius nuotaikos balus
• Grąžina sakinio poliškumą ir subjektyvumą

5. erdvus

Atvirojo kodo NLP biblioteka „spaCy“ yra dar viena geriausia nuotaikų analizės parinktis. Biblioteka leidžia kūrėjams kurti programas, galinčias apdoroti ir suprasti didžiulius teksto kiekius, ir ji naudojama natūralios kalbos supratimo sistemoms ir informacijos išgavimo sistemoms kurti. 

Naudodami „spaCy“ galite atlikti nuotaikų analizę, kad surinktumėte įžvalgią informaciją apie savo produktus ar prekės ženklą iš įvairių šaltinių, pvz., el. laiškų, socialinių tinklų ir produktų apžvalgų. 

Štai keletas pagrindinių „SpaCy“ funkcijų: 

• Greita ir paprasta naudoti
• Puikiai tinka pradedantiesiems kūrėjams
• Apdorokite didelius teksto kiekius
• Sentimentų analizė naudojant įvairius šaltinius

6. CoreNLP

„Stanford CoreNLP“ yra dar viena „Python“ biblioteka, kurioje yra įvairių žmogaus kalbos technologijų įrankių, padedančių tekstui taikyti kalbinę analizę. CoreNLP apima Stanfordo NLP įrankius, įskaitant nuotaikų analizę. Jis taip pat palaiko penkias kalbas: anglų, arabų, vokiečių, kinų, prancūzų ir ispanų. 

Nuotaikų įrankis apima įvairias programas, skirtas jį palaikyti, o modelis gali būti naudojamas analizuoti tekstą, įtraukiant „sentimentus“ į komentatorių sąrašą. Tai taip pat apima komandų eilutę ir modelio mokymo palaikymą. 

Štai keletas pagrindinių CoreNLP funkcijų: 

• Apima Stanfordo NLP įrankius
• Palaiko penkias kalbas
• Analizuoja tekstą pridėdamas „sentimentas“
• Paramos komandinė eilutė ir modelio mokymo palaikymas

7. scikit-mokytis

Atskira „Python“ biblioteka „Github“, scikit-learn, iš pradžių buvo trečiosios šalies „SciPy“ bibliotekos plėtinys. Nors tai ypač naudinga klasikiniams mašininio mokymosi algoritmams, pvz., naudojamiems šlamšto aptikimui ir vaizdų atpažinimui, scikit-learn taip pat gali būti naudojamas NLP užduotims, įskaitant nuotaikų analizę. 

Python biblioteka gali padėti atlikti nuotaikų analizę ir analizuoti nuomones ar jausmus per duomenis, mokydama modelį, kuris gali išvesti, jei tekstas yra teigiamas arba neigiamas. Ji suteikia keletą vektorizatoriai įvesties dokumentus paversti ypatybių vektoriais, o jame jau yra daug skirtingų klasifikatorių. 

Štai keletas pagrindinių „scikit-learn“ funkcijų: 

• Sukurta naudojant SciPy ir NumPy
• Įrodyta naudojant realias programas
• Įvairus modelių ir algoritmų asortimentas
• Naudoja didelės įmonės, tokios kaip „Spotify“.

8. Poliglotas

Dar vienas puikus pasirinkimas sentimentų analizei yra „Polyglot“, kuri yra atvirojo kodo „Python“ biblioteka, naudojama įvairioms NLP operacijoms atlikti. Biblioteka yra pagrįsta „Numpy“ ir yra neįtikėtinai greita, o siūlo daugybę tam skirtų komandų. 

Vienas iš populiariausių „Polyglot“ pardavimo taškų yra tai, kad jis palaiko plačias daugiakalbes programas. Remiantis dokumentais, ji palaiko nuotaikų analizę 136 kalbomis. Jis žinomas dėl savo efektyvumo, greičio ir paprastumo. Polyglot dažnai pasirenkamas projektams, kuriuose dalyvauja kalbos, kurių spaCy nepalaiko. 

Štai keletas pagrindinių „Polyglot“ savybių: 

• Daugiakalbis su 136 kalbomis palaikomas nuotaikų analizei
• Pastatytas ant NumPy
• Atviro kodo
• Veiksminga, greita ir paprasta

9. „PyTorch“

Mūsų sąrašo pabaigoje yra „PyTorch“, kita atvirojo kodo „Python“ biblioteka. „Facebook“ AI tyrimų komandos sukurta biblioteka leidžia atlikti daugybę skirtingų programų, įskaitant nuotaikų analizę, kur galima nustatyti, ar sakinys yra teigiamas, ar neigiamas.

„PyTorch“ vykdomas ypač greitai ir gali būti naudojamas supaprastintuose procesoriuose arba CPU ir GPU. Galite išplėsti biblioteką naudodami galingas API, joje yra natūralios kalbos įrankių rinkinys. 

Štai keletas pagrindinių PyTorch funkcijų: 

• Debesų platforma ir ekosistema
• Tvirtas karkasas
• Itin greitai
• Galima valdyti supaprastintuose procesoriuose, CPU arba GPU

10. Flairas

10 geriausių Python bibliotekų, skirtų nuotaikų analizei, sąrašas yra „Flair“, kuri yra paprasta atvirojo kodo NLP biblioteka. Jos sistema sukurta tiesiogiai „PyTorch“, o „Flair“ tyrimų grupė išleido keletą iš anksto paruoštų modelių įvairioms užduotims atlikti. 

Vienas iš iš anksto parengtų modelių yra nuotaikų analizės modelis, parengtas naudojant IMDB duomenų rinkinį, kurį lengva įkelti ir numatyti. Taip pat galite išmokyti klasifikatorių naudodami „Flair“ naudodami savo duomenų rinkinį. Nors tai yra naudingas iš anksto parengtas modelis, jo apmokyti duomenys gali būti ne tokie apibendrinti, kaip kitose srityse, pvz., „Twitter“. 

Štai keletas pagrindinių „Flair“ savybių: 

• Atviro kodo
• Palaiko daugybę kalbų
• Paprasta naudoti
• Keletas iš anksto paruoštų modelių, įskaitant nuotaikų analizę