10 најдобри библиотеки на Python за анализа на чувствата

Анализата на чувствата е моќна техника што можете да ја користите за да правите работи како што се анализирање на повратните информации од клиентите или следење на социјалните медиуми. Со тоа, анализата на чувствата е многу комплицирана бидејќи вклучува неструктурирани податоци и јазични варијации. 

Техника за обработка на природен јазик (NLP), анализа на чувствата може да се користи за да се утврди дали податоците се позитивни, негативни или неутрални. Покрај фокусирањето на поларитетот на текстот, тој може да открие и специфични чувства и емоции, како што се лути, среќни и тажни. Анализата на чувствата дури се користи за да се утврдат намерите, како на пример дали некој е заинтересиран или не. 

Анализата на чувствата е многу моќна алатка која се повеќе се користи од сите типови на бизниси, а постојат неколку библиотеки на Python кои можат да помогнат во спроведувањето на овој процес. 

Еве ги 10-те најдобри библиотеки на Python за анализа на чувствата: 

1. моделот

На врвот на нашата листа на најдобри библиотеки на Python за анализа на чувствата е Pattern, која е повеќенаменска библиотека на Python која може да се справи со NLP, ископување податоци, мрежна анализа, машинско учење и визуелизација. 

Моделот обезбедува широк спектар на карактеристики, вклучувајќи изнаоѓање суперлативи и компаративи. Може да спроведе и откривање на факти и мислења, што го прави да се издвојува како врвен избор за анализа на чувствата. Функцијата во Шаблон враќа поларитет и субјективност на даден текст, со резултат на поларитет кој се движи од високо позитивен до многу негативен. 

Еве некои од главните карактеристики на Шаблон: 

• Повеќенаменска библиотека
• Наоѓање на суперлативи и споредби
• Го враќа поларитетот и субјективноста на дадениот текст
• Поларитетот се движи од високо позитивен до високо негативен

2. ВАДЕР

Друга врвна опција за анализа на чувствата е VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), која е однапред изградена библиотека во рамките на NLTK, базирана на правила/лексикони, анализатор на чувства со отворен код. Алатката е специјално дизајнирана за чувства изразени во социјалните медиуми и користи комбинација од лексикон за чувства и листа на лексички карактеристики кои генерално се означени според нивната семантичка ориентација како позитивни или негативни. 

VADER го пресметува чувството на текст и ја враќа веројатноста дадената влезна реченица да биде позитивна, негативна или нервна. Алатката може да анализира податоци од сите видови платформи за социјални медиуми, како што се Твитер и Фејсбук. 

Еве некои од главните карактеристики на VADER: 

• Не бара податоци за обука
• Разберете го чувството на текст кој содржи емотикони, сленгови, сврзници итн. 
• Одлично за текст на социјалните мрежи
• Библиотека со отворен код

3. БЕРТ

BERT (Двонасочни енкодерски репрезентации од трансформатори) е врвен модел за машинско учење што се користи за NLP задачи, вклучително и анализа на чувствата. Развиена во 2018 година од Google, библиотеката беше обучена на англиска Википедија и BooksCorpus и се покажа како една од најпрецизните библиотеки за задачите на НЛП. 

Бидејќи БЕРТ беше обучен на голем корпус на текст, тој има подобра способност да го разбере јазикот и да научи варијабилност во обрасците на податоци. 

Еве некои од главните карактеристики на БЕРТ: 

• Лесно за дотерување
• Широк опсег на НЛП задачи, вклучително и анализа на чувствата
• Тренирано на голем корпус на неетикетиран текст
• Длабоко двонасочен модел

4. TextBlob

TextBlob е уште еден одличен избор за анализа на чувствата. Едноставната библиотека на Python поддржува сложени анализи и операции на текстуални податоци. За пристапи базирани на лексикон, TextBlob го дефинира чувството според неговата семантичка ориентација и интензитетот на секој збор во реченицата, што бара однапред дефиниран речник кој ги класифицира негативните и позитивните зборови. Алатката им доделува поединечни оценки на сите зборови и се пресметува конечниот сентимент. 

TextBlob враќа поларитет и субјективност на реченицата, со опсег на поларитет од негативно до позитивно. Семантичките ознаки на библиотеката помагаат при анализата, вклучувајќи емотикони, извичници, емотикони и друго. 

Еве некои од главните карактеристики на TextBlob: 

• Едноставна библиотека на Python
• Поддржува сложени анализи и операции на текстуални податоци
• Доделува индивидуални оценки за чувствата
• Го враќа поларитетот и субјективноста на реченицата

5. просторно

НЛП библиотека со отворен код, spaCy е уште една врвна опција за анализа на чувствата. Библиотеката им овозможува на програмерите да креираат апликации кои можат да обработуваат и разберат огромни томови на текст и се користи за изградба на системи за разбирање природен јазик и системи за екстракција на информации. 

Со spaCy, можете да извршите анализа на чувствата за да соберете разбирливи информации за вашите производи или бренд од широк опсег на извори, како што се е-пошта, социјални медиуми и прегледи на производи. 

Еве некои од главните карактеристики на SpaCy: 

• Брз и лесен за употреба
• Одлично за почетници програмери
• Обработете огромни количини текст
• Анализа на сентимент со широк спектар на извори

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP е уште една библиотека на Python која содржи различни технолошки алатки за човечки јазик кои помагаат да се примени лингвистичка анализа на текстот. CoreNLP вклучува алатки за НЛП на Стенфорд, вклучително и анализа на чувствата. Исто така, поддржува вкупно пет јазици: англиски, арапски, германски, кинески, француски и шпански. 

Алатката за чувство вклучува различни програми за поддршка, а моделот може да се користи за анализа на текст со додавање на „сентимент“ на списокот со прибележувачи. Таа, исто така вклучува командна линија за поддршка и модел поддршка за обука. 

Еве некои од главните карактеристики на CoreNLP: 

• Вклучува алатки за НЛП на Стенфорд
• Поддржува пет јазици
• Го анализира текстот со додавање „сентимент“
• Командна линија за поддршка и модел поддршка за обука

7. scikit-учење

Самостојна библиотека на Python на Github, scikit-learn првично беше екстензија од трета страна на библиотеката SciPy. Иако е особено корисен за класичните алгоритми за машинско учење како оние што се користат за откривање спам и препознавање слики, scikit-learn може да се користи и за NLP задачи, вклучително и анализа на чувствата. 

Библиотеката на Python може да ви помогне да спроведете анализа на чувствата за да ги анализирате мислењата или чувствата преку податоци со обука на модел кој може да излезе ако текстот е позитивен или негативен. Обезбедува неколку векторизатори да ги преведе влезните документи во вектори на карактеристики и доаѓа со голем број на различни класификатори веќе вградени. 

Еве некои од главните карактеристики на scikit-learn: 

• Изграден на SciPy и NumPy
• Докажано со реални апликации
• Разновиден опсег на модели и алгоритми
• Се користи од големи компании како Spotify

8. Полиглот

Уште еден одличен избор за анализа на чувствата е Polyglot, која е библиотека на Python со отворен код што се користи за извршување на широк опсег на NLP операции. Библиотеката е заснована на Numpy и е неверојатно брза додека нуди голем избор на посветени команди. 

Една од најпродаваните точки на Polyglot е тоа што поддржува обемни повеќејазични апликации. Според неговата документација, тој поддржува анализа на чувствата за 136 јазици. Познат е по својата ефикасност, брзина и директност. Полиглот често се избира за проекти кои вклучуваат јазици кои не се поддржани од spaCy. 

Еве некои од главните карактеристики на Полиглот: 

• Повеќејазичен со 136 јазици поддржани за анализа на чувствата
• Изграден на врвот на NumPy
• Отворен извор
• Ефикасно, брзо и едноставно

9. PyTorch

При крајот на нашата листа е PyTorch, друга библиотека со отворен код на Python. Создадена од истражувачкиот тим за вештачка интелигенција на Facebook, библиотеката ви овозможува да спроведувате многу различни апликации, вклучително и анализа на чувствата, каде што може да открие дали реченицата е позитивна или негативна.

PyTorch е исклучително брз во извршувањето и може да се работи на поедноставени процесори или процесори и графички процесори. Може да ја проширите библиотеката со нејзините моќни API и има природен јазичен пакет со алатки. 

Еве некои од главните карактеристики на PyTorch: 

• Облак платформа и екосистем
• Цврста рамка
• Исклучително брзо
• Може да се работи на поедноставени процесори, процесори или графички процесори

10. Талент

Затворањето на нашата листа од 10 најдобри библиотеки на Python за анализа на чувствата е Flair, која е едноставна NLP библиотека со отворен код. Неговата рамка е изградена директно на PyTorch, а истражувачкиот тим зад Flair објави неколку претходно обучени модели за различни задачи. 

Еден од претходно обучените модели е модел за анализа на чувства, обучен на база на податоци на IMDB, и лесно е да се вчитаат и да се прават предвидувања. Можете исто така да обучите класификатор со Flair со користење на вашата база на податоци. Иако е корисен претходно обучен модел, податоците за кои е обучен можеби нема да се генерализираат како и другите домени, како што е Twitter. 

Еве некои од главните карактеристики на Flair: 

• Отворен извор
• Поддржува голем број јазици
• Едноставен за употреба
• Неколку претходно обучени модели, вклучително и анализа на чувствата