10 labākās Python bibliotēkas sentimenta analīzei

Sentimenta analīze ir jaudīgs paņēmiens, ko varat izmantot, lai veiktu tādas darbības kā, piemēram, analizētu klientu atsauksmes vai uzraudzītu sociālos medijus. Ņemot to vērā, noskaņojuma analīze ir ļoti sarežģīta, jo tā ietver nestrukturētus datus un valodas variācijas. 

Dabiskās valodas apstrādes (NLP) paņēmienu, sentimenta analīzi, var izmantot, lai noteiktu, vai dati ir pozitīvi, negatīvi vai neitrāli. Tā ne tikai koncentrējas uz teksta polaritāti, bet arī var noteikt konkrētas jūtas un emocijas, piemēram, dusmīgu, priecīgu un skumju. Sentimenta analīzi izmanto pat, lai noteiktu nodomus, piemēram, vai kāds ir ieinteresēts vai nē. 

Sentimenta analīze ir ļoti spēcīgs rīks, ko arvien vairāk izmanto visu veidu uzņēmumi, un ir vairākas Python bibliotēkas, kas var palīdzēt veikt šo procesu. 

Šeit ir 10 labākās Python bibliotēkas sentimenta analīzei: 

1. Modelis

Mūsu labāko Python bibliotēku saraksta augšgalā noskaņojuma analīzei ir Pattern, kas ir daudzfunkcionāla Python bibliotēka, kas var apstrādāt NLP, datu ieguvi, tīkla analīzi, mašīnmācīšanos un vizualizāciju. 

Pattern nodrošina plašu funkciju klāstu, tostarp augstākās pakāpes un salīdzinājuma atrašanu. Tas var arī veikt faktu un viedokļu noteikšanu, kas padara to par labāko izvēli noskaņojuma analīzei. Funkcija Pattern atgriež dotā teksta polaritāti un subjektivitāti, un polaritātes rezultāts ir no ļoti pozitīva līdz ļoti negatīvam. 

Šeit ir dažas no galvenajām modeļa iezīmēm: 

• Daudzfunkcionāla bibliotēka
• Superlatīvu un salīdzinājumu atrašana
• Atgriež dotā teksta polaritāti un subjektivitāti
• Polaritāte ir no ļoti pozitīvas līdz ļoti negatīvai

2. VADER

Vēl viena labākā noskaņojuma analīzes iespēja ir VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), kas ir uz kārtulu/leksiku balstīta, atvērtā koda sentimenta analizatora iepriekš izveidota bibliotēka NLTK. Šis rīks ir īpaši izstrādāts sociālajos saziņas līdzekļos paustajām noskaņām, un tajā tiek izmantota A noskaņojuma leksikas kombinācija un leksisko pazīmju saraksts, kas parasti tiek marķētas atbilstoši to semantiskajai orientācijai kā pozitīvas vai negatīvas. 

VADER aprēķina teksta noskaņojumu un atgriež iespējamību, ka dotā ievades teikums ir pozitīvs, negatīvs vai neironisks. Šis rīks var analizēt datus no visa veida sociālo mediju platformām, piemēram, Twitter un Facebook. 

Šeit ir dažas no galvenajām VADER funkcijām: 

• Nav nepieciešami apmācības dati
• Izprotiet noskaņojumu par tekstu, kas satur emocijzīmes, slengu, saikļus utt. 
• Lieliski piemērots tekstam sociālajos tīklos
• Atvērtā koda bibliotēka

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ir labākais mašīnmācīšanās modelis, ko izmanto NLP uzdevumiem, tostarp noskaņojuma analīzei. Bibliotēka, ko 2018. gadā izstrādāja Google, tika apmācīta angļu valodā Wikipedia un BooksCorpus, un tā izrādījās viena no precīzākajām bibliotēkām NLP uzdevumu veikšanai. 

Tā kā BERT tika apmācīts liela teksta korpusā, tai ir labāka spēja saprast valodu un apgūt datu modeļu mainīgumu. 

Šeit ir dažas no galvenajām BERT funkcijām: 

• Viegli precīzi noregulēt
• Plašs NLP uzdevumu klāsts, ieskaitot sentimenta analīzi
• Apmācīta uz liela bezmarķēta teksta korpusa
• Dziļi divvirzienu modelis

4. TextBlob

TextBlob ir vēl viena lieliska izvēle noskaņojuma analīzei. Vienkāršā Python bibliotēka atbalsta sarežģītu analīzi un darbības ar teksta datiem. Uz leksikonu balstītām pieejām TextBlob definē noskaņojumu pēc tā semantiskās orientācijas un katra vārda intensitātes teikumā, kam nepieciešama iepriekš definēta vārdnīca, kas klasificē negatīvos un pozitīvos vārdus. Rīks piešķir individuālus punktus visiem vārdiem, un tiek aprēķināts galīgais noskaņojums. 

TextBlob atgriež teikuma polaritāti un subjektivitāti ar polaritātes diapazonu no negatīva līdz pozitīvam. Bibliotēkas semantiskās etiķetes palīdz veikt analīzi, tostarp emocijzīmes, izsaukuma zīmes, emocijzīmes un daudz ko citu. 

Šeit ir dažas no galvenajām TextBlob funkcijām: 

• Vienkārša Python bibliotēka
• Atbalsta sarežģītu analīzi un darbības ar teksta datiem
• Piešķir individuālus noskaņojuma rādītājus
• Atgriež teikuma polaritāti un subjektivitāti

5. spaCy

Atvērtā koda NLP bibliotēka spaCy ir vēl viena labākā iespēja noskaņojuma analīzei. Bibliotēka ļauj izstrādātājiem izveidot lietojumprogrammas, kas var apstrādāt un saprast lielus teksta apjomus, un to izmanto, lai izveidotu dabiskās valodas izpratnes sistēmas un informācijas ieguves sistēmas. 

Izmantojot spaCy, varat veikt noskaņojuma analīzi, lai savāktu ieskatu informāciju par saviem produktiem vai zīmolu no dažādiem avotiem, piemēram, e-pastiem, sociālajiem medijiem un produktu atsauksmēm. 

Šeit ir dažas no galvenajām SpaCy funkcijām: 

• Ātri un ērti lietojams
• Lieliski piemērots iesācējiem izstrādātājiem
• Apstrādājiet lielus teksta apjomus
• Sentimenta analīze ar plašu avotu klāstu

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP ir vēl viena Python bibliotēka, kas satur dažādus cilvēka valodas tehnoloģiju rīkus, kas palīdz tekstam piemērot lingvistisko analīzi. CoreNLP ietver Stenfordas NLP rīkus, tostarp noskaņojuma analīzi. Tas arī atbalsta piecas valodas kopā: angļu, arābu, vācu, ķīniešu, franču un spāņu. 

Noskaņojuma rīks ietver dažādas programmas, lai to atbalstītu, un modeli var izmantot teksta analīzei, pievienojot anotatoru sarakstam “sentimentu”. Tas ietver arī atbalsta komandrindu un modeļu apmācības atbalstu. 

Šeit ir dažas no galvenajām CoreNLP funkcijām: 

• Ietver Stanford NLP rīkus
• Atbalsta piecas valodas
• Analizē tekstu, pievienojot “sentimentu”
• Komandrindas atbalsta un modeļa apmācības atbalsts

7. scikit-mācīties

Atsevišķa Python bibliotēka vietnē Github, scikit-learn sākotnēji bija trešās puses SciPy bibliotēkas paplašinājums. Lai gan tas ir īpaši noderīgs klasiskajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, tiem, ko izmanto surogātpasta noteikšanai un attēlu atpazīšanai, scikit-learn var izmantot arī NLP uzdevumiem, tostarp sentimenta analīzei. 

Python bibliotēka var palīdzēt veikt sentimenta analīzi, lai analizētu viedokļus vai jūtas, izmantojot datus, apmācot modeli, kas var izvadīt, ja teksts ir pozitīvs vai negatīvs. Tas nodrošina vairākus vektorizētāji lai pārvērstu ievades dokumentus pazīmju vektoros, un tam ir jau iebūvēti vairāki dažādi klasifikatori. 

Šeit ir dažas no galvenajām scikit-learn funkcijām: 

• Veidota uz SciPy un NumPy
• Pierādīts ar reālās dzīves lietojumiem
• Daudzveidīgs modeļu un algoritmu klāsts
• To izmanto lielie uzņēmumi, piemēram, Spotify

8. Poliglots

Vēl viena lieliska izvēle sentimenta analīzei ir Polyglot, kas ir atvērtā koda Python bibliotēka, ko izmanto, lai veiktu plašu NLP darbību klāstu. Bibliotēka ir balstīta uz Numpy un ir neticami ātra, vienlaikus piedāvājot lielu speciālo komandu klāstu. 

Viens no populārākajiem Polyglot pārdošanas punktiem ir tas, ka tas atbalsta plašas daudzvalodu lietojumprogrammas. Saskaņā ar tā dokumentāciju tas atbalsta noskaņojuma analīzi 136 valodās. Tas ir pazīstams ar savu efektivitāti, ātrumu un vienkāršību. Polyglot bieži tiek izvēlēts projektiem, kuros iesaistītas valodas, kuras spaCy neatbalsta. 

Šeit ir dažas no galvenajām Polyglot funkcijām: 

• Daudzvalodu ar 136 valodām, kas tiek atbalstītas noskaņojuma analīzei
• Uzbūvēts uz NumPy
• Atvērtā koda
• Efektīvi, ātri un vienkārši

9. PyTorch

Mūsu saraksta beigās ir PyTorch, vēl viena atvērtā pirmkoda Python bibliotēka. Bibliotēka, ko izveidojusi Facebook AI pētniecības komanda, ļauj veikt daudzas dažādas lietojumprogrammas, tostarp sentimenta analīzi, kur tā var noteikt, vai teikums ir pozitīvs vai negatīvs.

PyTorch izpilde ir ārkārtīgi ātra, un to var darbināt ar vienkāršotiem procesoriem vai CPU un GPU. Varat paplašināt bibliotēku, izmantojot tās jaudīgās API, un tai ir dabiskas valodas rīku komplekts. 

Šeit ir dažas no galvenajām PyTorch funkcijām: 

• Mākoņu platforma un ekosistēma
• Izturīgs rāmis
• Ārkārtīgi ātri
• Var darbināt ar vienkāršotiem procesoriem, CPU vai GPU

10. Flair

Noslēdzot mūsu 10 labāko Python bibliotēku sarakstu noskaņojuma analīzei, ir Flair, kas ir vienkārša atvērtā pirmkoda NLP bibliotēka. Tās sistēma ir veidota tieši uz PyTorch, un Flair pētnieku komanda ir izlaidusi vairākus iepriekš apmācītus modeļus dažādiem uzdevumiem. 

Viens no iepriekš sagatavotajiem modeļiem ir noskaņojuma analīzes modelis, kas apmācīts, izmantojot IMDB datu kopu, un to ir vienkārši ielādēt un veikt prognozes. Varat arī apmācīt klasifikatoru ar Flair, izmantojot savu datu kopu. Lai gan tas ir noderīgs iepriekš apmācīts modelis, dati, par kuriem tas tiek apmācīts, var nebūt vispārināti kā citos domēnos, piemēram, Twitter. 

Šeit ir dažas no galvenajām Flair funkcijām: 

• Atvērtā koda
• Atbalsta vairākas valodas
• Vienkārša lietošana
• Vairāki iepriekš apmācīti modeļi, tostarp sentimenta analīze