စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံး Python Libraries 10 ခု

ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ဆိုရှယ်မီဒီယာကို စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော အရာများကို လုပ်ဆောင်ရန် အစွမ်းထက်သောနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာနှင့် ဘာသာစကားကွဲပြားမှုများပါ၀င်သောကြောင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာ အလွန်ရှုပ်ထွေးပါသည်။ 

ဒေတာသည် အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေလားဟု ဆုံးဖြတ်ရန် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နည်းစနစ်၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ စာသား၏ ကွဲပြားမှုကို အာရုံစိုက်ခြင်းအပြင် ဒေါသထွက်ခြင်း၊ ပျော်ရွှင်ခြင်းနှင့် ဝမ်းနည်းခြင်းကဲ့သို့သော သီးခြားခံစားချက်များနှင့် စိတ်ခံစားချက်များကိုလည်း သိရှိနိုင်သည်။ တစ်စုံတစ်ဦးကို စိတ်ဝင်စားခြင်းရှိ၊မရှိ ကဲ့သို့သော ရည်ရွယ်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက်ပင် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ 

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လုပ်ငန်းအမျိုးအစားအားလုံးတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာနေသည့် အလွန်အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာဖြစ်ပြီး ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆောင်ရွက်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် Python စာကြည့်တိုက်များစွာရှိသည်။ 

ခံစားချက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခု 

1. ပုံစံ

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များစာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးမှပါဝင်သည်မှာ NLP၊ ဒေတာတူးဖော်မှု၊ ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် အမြင်အာရုံကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့် ဘက်စုံသုံး Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည့် Pattern ဖြစ်သည်။ 

Pattern သည် သာလွန်ကောင်းမွန်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်းသည် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှားစေသည့် အချက်အလက်နှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်ကို ထောက်လှမ်းခြင်းကိုလည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Pattern ရှိ လုပ်ဆောင်ချက်သည် အလွန်အပြုသဘောမှ အနုတ်လွန်ကဲသော ပိုလာနှုန်းရလဒ်ဖြင့် ပေးထားသော စာသားတစ်ခု၏ ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်နှင့် ပိုလာကို ပြန်ပေးသည်။ 

ဤသည်မှာ Pattern ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဘက်စုံသုံးစာကြည့်တိုက်
• သာလွန်လွန်ကဲမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း။
• ပေးထားသောစာသား၏ polarity နှင့် subjectivity ကို ပြန်ပေးသည်။
• Polarity သည် အလွန်အပြုသဘောမှ အလွန်အနုတ်သဘောဆောင်သည်။

2. VADER

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်စရာမှာ NLTK အတွင်းရှိ စည်းကမ်း/အဘိဓာန်အခြေခံသည့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်ဖြစ်သည့် VADER (Valence Aware Dictionary နှင့် sEntiment Reasoner) ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက်များအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းသည် အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာအဖြစ် ယေဘုယျအားဖြင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော ခံစားချက်အဘိဓာန်နှင့် အဘိဓာန်အင်္ဂါရပ်များစာရင်းကို အသုံးပြုထားသည်။ 

VADER သည် စာသားခံစားချက်ကို တွက်ချက်ပြီး ပေးထားသော ထည့်သွင်းဝါကျတစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် အာရုံကြောအဖြစ် ပြန်ပေးသည်။ ကိရိယာသည် Twitter နှင့် Facebook ကဲ့သို့သော လူမှုမီဒီယာပလပ်ဖောင်းအမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ VADER ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• သင်တန်းဒေတာမလိုအပ်ပါ။
• အီမိုကွန်များ၊ ဗန်းစကားများ၊ ဆက်စပ်မှုများ စသည်တို့ပါရှိသော စာသားများ၏ ခံစားချက်ကို နားလည်ပါ။ 
• ဆိုရှယ်မီဒီယာစာသားအတွက် အထူးကောင်းမွန်သည်။
• Open-source စာကြည့်တိုက်

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) သည် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပါအဝင် NLP လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုသည့် ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ 2018 ခုနှစ်တွင် တီထွင်ထားသည့် စာကြည့်တိုက်ကို အင်္ဂလိပ် WIkipedia နှင့် BooksCorpus တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့ပြီး NLP လုပ်ငန်းများအတွက် အတိကျဆုံး စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ 

BERT ကို ကြီးမားသော စာသားကော်ပိုရိတ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသောကြောင့် ၎င်းသည် ဘာသာစကားကို နားလည်ရန်နှင့် ဒေတာပုံစံများတွင် ကွဲပြားမှုကို လေ့လာရန် စွမ်းရည်ပိုကောင်းပါသည်။ 

ဤသည်မှာ BERT ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ညှိရန်လွယ်ကူသည်။
• ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် NLP လုပ်ဆောင်စရာများ ကျယ်ပြန့်သည်။
• တံဆိပ်မပါသော စာသားများ၏ ကြီးမားသော အစုအဝေးတွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။
• နက်ရှိုင်းစွာ bidirectional မော်ဒယ်

4. TextBlob

TextBlob သည် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းသော Python စာကြည့်တိုက်သည် ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စာသားအချက်အလက်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အဘိဓာန်အခြေခံချဉ်းကပ်နည်းများအတွက် TextBlob သည် ၎င်း၏အသုံးအနှုန်း တိမ်းညွှတ်မှုနှင့် ဝါကျတစ်ခုစီရှိ စကားလုံးများ၏ ပြင်းထန်မှုဖြင့် ခံစားချက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးသည်၊ ၎င်းသည် အနုတ်လက္ခဏာနှင့် အပြုသဘောဆောင်သော စကားလုံးများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အဘိဓာန်တစ်ခု လိုအပ်သည်။ ကိရိယာသည် စကားလုံးအားလုံးအတွက် တစ်ဦးချင်းရမှတ်များကို သတ်မှတ်ပေးကာ နောက်ဆုံးသဘောထားကို တွက်ချက်သည်။ 

TextBlob သည် အနှုတ်မှ အပြုသဘော အပိုင်းအခြားဖြင့် ဝါကျတစ်ခု၏ အသွင်အပြင်နှင့် အကြောင်းအရာကို ပြန်ပေးသည်။ အီမိုတီကွန်များ၊ အာမေဋိတ်အမှတ်အသားများ၊ အီမိုဂျီများနှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် စာကြည့်တိုက်၏ ဝေါဟာရအညွှန်းများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ 

ဤသည်မှာ TextBlob ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ရိုးရှင်းသော Python စာကြည့်တိုက်
• စာသားအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• တစ်ဦးချင်း ခံစားချက် အမှတ်များ သတ်မှတ်ပေးသည်။
• ဝါကျ၏ polarity နှင့် subjectivity ကို ပြန်ပေးသည်။

5. spaCy

open-source NLP စာကြည့်တိုက်၊ spaCy သည် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်သည် developer များအား စာသားအမြောက်အမြားကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး နားလည်နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများကို ဖန်တီးနိုင်စေပြီး သဘာဝဘာသာစကား နားလည်မှုစနစ်များနှင့် သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူသည့်စနစ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ 

spaCy ဖြင့်၊ သင်သည် အီးမေးလ်များ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် ထုတ်ကုန်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောအရင်းအမြစ်များမှ သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်အကြောင်း ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

SpaCy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။ 

• မြန်ဆန်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။
• အစပြုသူ developer များအတွက်အလွန်ကောင်းမွန်သည်။
• စာသားအမြောက်အမြားကို လုပ်ဆောင်ပါ။
• ရင်းမြစ်များ ကျယ်ပြန့်စွာဖြင့် စိတ်သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP သည် စာသားသို့ ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော လူသားဘာသာစကားနည်းပညာဆိုင်ရာ ကိရိယာမျိုးစုံပါဝင်သော Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။ CoreNLP သည် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် Stanford NLP ကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် စုစုပေါင်းဘာသာစကားငါးမျိုးကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည်- အင်္ဂလိပ်၊ အာရဗီ၊ ဂျာမန်၊ တရုတ်၊ ပြင်သစ်နှင့် စပိန်။ 

ခံစားချက်တူရိယာတွင် ၎င်းကိုပံ့ပိုးရန် ပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးပါဝင်ပြီး စာသားကို သရုပ်ခွဲသူများစာရင်းတွင် "ခံစားချက်" ထည့်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် ပံ့ပိုးကူညီမှု၏ အမိန့်ပေးစာကြောင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး ပံ့ပိုးမှုလည်း ပါဝင်သည်။ 

ဤသည်မှာ CoreNLP ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• Stanford NLP ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။
• ဘာသာစကားငါးမျိုးကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
• "ခံစားချက်" ကိုထည့်ခြင်းဖြင့် စာသားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ
• Command line of support နှင့် model training ပံ့ပိုးမှု

7. scikit- လေ့လာပါ

Github ရှိ သီးခြား Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခု၊ scikit-learn သည် မူလက SciPy စာကြည့်တိုက်အတွက် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စပမ်းရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ဂန္တဝင်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အထူးအသုံးဝင်သော်လည်း၊ scikit-learn သည် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပါအဝင် NLP လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

Python စာကြည့်တိုက်သည် စာသားသည် အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်လျှင် ရလဒ်ထွက်နိုင်သည့် စံနမူနာကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် ဒေတာများမှတစ်ဆင့် ထင်မြင်ချက် သို့မဟုတ် ခံစားချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ အများအပြားထောက်ပံ့ပေးသည်။ vectorizers များ ထည့်သွင်းစာရွက်စာတမ်းများကို အင်္ဂါရပ်များအဖြစ်သို့ ဘာသာပြန်ဆိုရန်၊ ၎င်းတွင် ထည့်သွင်းပြီးသား မတူညီသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ အများအပြားပါရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ scikit-learn ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• SciPy နှင့် NumPy တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။
• လက်တွေ့ဘဝအသုံးချမှုများဖြင့် သက်သေပြခဲ့သည်။
• မော်ဒယ်များနှင့် algorithms အမျိုးမျိုး
• Spotify ကဲ့သို့ ကုမ္ပဏီကြီးများတွင် အသုံးပြုသည်။

8. polyglot

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုမှာ NLP ၏ ကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်သည် Numpy ကို အခြေခံထားပြီး အထူးသီးသန့် command မျိုးစုံကို ပေးဆောင်နေချိန်တွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် မြန်ဆန်ပါသည်။ 

Polyglot ၏ အရောင်းရဆုံးအချက်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သော ဘာသာစကားမျိုးစုံသုံးအက်ပ်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်း၏စာရွက်စာတမ်းအရ၊ ၎င်းသည် ဘာသာစကား ၁၃၆ မျိုးအတွက် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ ထိရောက်မှု၊ မြန်ဆန်မှုနှင့် ရိုးရှင်းမှုတို့အတွက် လူသိများသည်။ Polyglot ကို spaCy မှ ပံ့ပိုးမထားသော ဘာသာစကားများပါ၀င်သည့် ပရောဂျက်များအတွက် မကြာခဏ ရွေးချယ်ပါသည်။ 

ဤသည်မှာ Polyglot ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ပံ့ပိုးထားသော ဘာသာစကား 136 မျိုးဖြင့် ဘာသာစကားမျိုးစုံ
• NumPy ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။
• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• ထိရောက်မှု၊ မြန်ဆန်ပြီး ရိုးရှင်းပါတယ်။

9. Pythorch

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းအဆုံးသတ်ခါနီးတွင် အခြား open-source Python စာကြည့်တိုက်သည် PyTorch ဖြစ်သည်။ Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသည့် စာကြည့်တိုက်သည် စာကြောင်းတစ်ခုအား အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာရှိမရှိ သိရှိနိုင်သည့် ခံစားချက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပါအဝင် မတူညီသောအက်ပ်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

PyTorch သည် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အလွန်လျင်မြန်ပြီး ၎င်းကို ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ သို့မဟုတ် CPU နှင့် GPU များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်း၏အစွမ်းထက် API များဖြင့် စာကြည့်တိုက်ကို သင်ချဲ့ထွင်နိုင်ပြီး ၎င်းတွင် သဘာဝဘာသာစကားကိရိယာအစုံပါရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ PyTorch ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• တိမ်တိုက်ပလပ်ဖောင်းနှင့် ဂေဟစနစ်
• ခိုင်မာသောဘောင်
• အလွန့်အလွန်မြန်
• ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ၊ CPU များ သို့မဟုတ် GPU များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

10 ။ အသွင်

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် 10 စာရင်းကိုပိတ်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသော open-source NLP စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Flair ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏မူဘောင်ကို PyTorch တွင် တိုက်ရိုက်တည်ဆောက်ထားပြီး Flair ၏နောက်ကွယ်မှ သုတေသနအဖွဲ့သည် အလုပ်မျိုးစုံအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်အများအပြားကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ 

ကြိုတင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များထဲမှ တစ်ခုသည် IMDB ဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်ထားသော ခံစားချက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် တင်၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။ သင်၏ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ Flair နှင့် အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားသတ်မှတ်မှုကိုလည်း လေ့ကျင့်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးဝင်သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းတွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် ဒေတာသည် Twitter ကဲ့သို့ အခြားသော ဒိုမိန်းများကဲ့သို့ ယေဘုယျအားဖြင့် ဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ 

ဤသည်မှာ Flair ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• ဘာသာစကားများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• အသုံးပြုမှုအားရိုးရှင်းသော
• စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များစွာ