10 beste Python-bibliotheken voor sentimentanalyse

Sentimentanalyse is een krachtige techniek die u kunt gebruiken om bijvoorbeeld klantfeedback te analyseren of sociale media te monitoren. Dat gezegd hebbende, is sentimentanalyse zeer ingewikkeld, omdat het om ongestructureerde gegevens en taalvariaties gaat. 

Sentimentanalyse is een natuurlijke taalverwerkingstechniek (NLP) en kan worden gebruikt om te bepalen of gegevens positief, negatief of neutraal zijn. Naast het focussen op de polariteit van een tekst, kan het ook specifieke gevoelens en emoties detecteren, zoals boos, blij en verdrietig. Sentimentanalyse wordt zelfs gebruikt om intenties vast te stellen, bijvoorbeeld of iemand geïnteresseerd is of niet. 

Sentimentanalyse is een zeer krachtige tool die steeds vaker door alle soorten bedrijven wordt ingezet, en er zijn verschillende Python-bibliotheken die kunnen helpen bij het uitvoeren van dit proces. 

Hier zijn de 10 beste Python-bibliotheken voor sentimentanalyse: 

1. Patronen

Bovenaan onze lijst met beste Python-bibliotheken voor sentimentanalyse staat Pattern, een multifunctionele Python-bibliotheek die overweg kan met NLP, datamining, netwerkanalyse, machine learning en visualisatie. 

Pattern biedt een breed scala aan functies, waaronder het vinden van superlatieven en vergelijkende cijfers. Het kan ook feiten- en opiniedetectie uitvoeren, waardoor het opvalt als een eerste keuze voor sentimentanalyse. De functie in Pattern retourneert polariteit en de subjectiviteit van een bepaalde tekst, met een polariteitsresultaat variërend van zeer positief tot zeer negatief. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Pattern: 

• Multifunctionele bibliotheek
• Superlatieven en vergelijkende cijfers vinden
• Retourneert polariteit en subjectiviteit van gegeven tekst
• De polariteit varieert van zeer positief tot zeer negatief

2. VADER

Een andere topoptie voor sentimentanalyse is VADER (Valence Aware Dictionary en sEntiment Reasoner), een op regels/lexicon gebaseerde vooraf gebouwde bibliotheek voor sentimentanalysatoren binnen NLTK. De tool is specifiek ontworpen voor sentimenten uitgedrukt in sociale media en gebruikt een combinatie van een sentiment-lexicon en een lijst met lexicale kenmerken die over het algemeen worden gelabeld op basis van hun semantische oriëntatie als positief of negatief. 

VADER berekent het tekstsentiment en retourneert de kans dat een gegeven invoerzin positief, negatief of neuraal is. De tool kan data analyseren van allerlei social media platformen, zoals Twitter en Facebook. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van VADER: 

• Vereist geen trainingsgegevens
• Begrijp het gevoel van tekst met emoticons, jargon, voegwoorden, enz. 
• Uitstekend geschikt voor tekst op sociale media
• Open source-bibliotheek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een topmodel voor machine learning dat wordt gebruikt voor NLP-taken, waaronder sentimentanalyse. De bibliotheek is in 2018 ontwikkeld door Google en is getraind op Engelse WIkipedia en BooksCorpus, en het bleek een van de meest nauwkeurige bibliotheken voor NLP-taken te zijn. 

Omdat BERT is getraind op een groot tekstcorpus, heeft het een beter vermogen om taal te begrijpen en variabiliteit in gegevenspatronen te leren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van BERT: 

• Makkelijk te finetunen
• Breed scala aan NLP-taken, waaronder sentimentanalyse
• Getraind op een groot corpus van niet-gelabelde tekst
• Diep bidirectioneel model

4. TekstBlob

TextBlob is een andere goede keuze voor sentimentanalyse. De eenvoudige Python-bibliotheek ondersteunt complexe analyses en bewerkingen op tekstuele gegevens. Voor op lexicon gebaseerde benaderingen definieert TextBlob een sentiment door zijn semantische oriëntatie en de intensiteit van elk woord in een zin, waarvoor een vooraf gedefinieerd woordenboek vereist is dat negatieve en positieve woorden classificeert. De tool kent individuele scores toe aan alle woorden en er wordt een definitief gevoel berekend. 

TextBlob retourneert de polariteit en subjectiviteit van een zin, met een polariteitsbereik van negatief tot positief. De semantische labels van de bibliotheek helpen bij analyse, inclusief emoticons, uitroeptekens, emoji's en meer. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TextBlob: 

• Eenvoudige Python-bibliotheek
• Ondersteunt complexe analyses en bewerkingen op tekstuele gegevens
• Wijst individuele sentimentscores toe
• Geeft polariteit en subjectiviteit van zin terug

5. ruim

SpaCy, een open-source NLP-bibliotheek, is een andere topoptie voor sentimentanalyse. De bibliotheek stelt ontwikkelaars in staat applicaties te maken die enorme hoeveelheden tekst kunnen verwerken en begrijpen, en wordt gebruikt om systemen voor het begrijpen van natuurlijke taal en systemen voor informatie-extractie te bouwen. 

Met spaCy kunt u sentimentanalyses uitvoeren om inzichtelijke informatie over uw producten of merk te verzamelen uit een breed scala aan bronnen, zoals e-mails, sociale media en productrecensies. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van SpaCy: 

• Snel en gemakkelijk te gebruiken
• Geweldig voor beginnende ontwikkelaars
• Verwerk enorme hoeveelheden tekst
• Sentimentanalyse met een breed scala aan bronnen

6. KernNLP

Stanford CoreNLP is een andere Python-bibliotheek met een verscheidenheid aan hulpmiddelen voor menselijke taaltechnologie die helpen bij het toepassen van taalkundige analyse op tekst. CoreNLP bevat Stanford NLP-tools, inclusief sentimentanalyse. Het ondersteunt ook in totaal vijf talen: Engels, Arabisch, Duits, Chinees, Frans en Spaans. 

De sentiment-tool bevat verschillende programma's om het te ondersteunen, en het model kan worden gebruikt om tekst te analyseren door "sentiment" toe te voegen aan de lijst met annotators. Het bevat ook een opdrachtregel voor ondersteuning en ondersteuning voor modeltraining. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van CoreNLP: 

• Bevat Stanford NLP-tools
• Ondersteunt vijf talen
• Analyseert tekst door "sentiment" toe te voegen
• Commandolijn voor ondersteuning en ondersteuning voor modeltraining

7. scikit-leren

Scikit-learn, een zelfstandige Python-bibliotheek op Github, was oorspronkelijk een externe uitbreiding van de SciPy-bibliotheek. Hoewel het vooral handig is voor klassieke algoritmen voor machine learning, zoals die worden gebruikt voor spamdetectie en beeldherkenning, kan scikit-learn ook worden gebruikt voor NLP-taken, waaronder sentimentanalyse. 

De Python-bibliotheek kan u helpen bij het uitvoeren van sentimentanalyse om meningen of gevoelens te analyseren door middel van gegevens door een model te trainen dat kan uitvoeren of tekst positief of negatief is. Het biedt meerdere vectorizers om de invoerdocumenten te vertalen naar vectoren van kenmerken, en het wordt geleverd met een aantal verschillende classificaties die al zijn ingebouwd. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van scikit-learn: 

• Gebouwd op SciPy en NumPy
• Bewezen met real-life toepassingen
• Diverse modellen en algoritmen
• Gebruikt door grote bedrijven zoals Spotify

8. Polyglot

Nog een geweldige keuze voor sentimentanalyse is Polyglot, een open-source Python-bibliotheek die wordt gebruikt om een ​​breed scala aan NLP-bewerkingen uit te voeren. De bibliotheek is gebaseerd op Numpy en is ongelooflijk snel en biedt tegelijkertijd een grote verscheidenheid aan speciale opdrachten. 

Een van de best verkopende argumenten van Polyglot is dat het uitgebreide meertalige applicaties ondersteunt. Volgens de documentatie ondersteunt het sentimentanalyse voor 136 talen. Het staat bekend om zijn efficiëntie, snelheid en rechtlijnigheid. Polyglot wordt vaak gekozen voor projecten waarbij talen betrokken zijn die niet door spaCy worden ondersteund. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Polyglot: 

• Meertalig met 136 ondersteunde talen voor sentimentanalyse
• Gebouwd bovenop NumPy
• Open-source
• Efficiënt, snel en duidelijk

9. PyTorch

Bijna aan het einde van onze lijst staat PyTorch, een andere open-source Python-bibliotheek. De bibliotheek is gemaakt door het AI-onderzoeksteam van Facebook en stelt je in staat om veel verschillende toepassingen uit te voeren, waaronder sentimentanalyse, waarbij kan worden gedetecteerd of een zin positief of negatief is.

PyTorch is extreem snel in uitvoering en kan worden gebruikt op vereenvoudigde processors of CPU's en GPU's. U kunt de bibliotheek uitbreiden met zijn krachtige API's en hij heeft een toolkit voor natuurlijke taal. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van PyTorch: 

• Cloudplatform en ecosysteem
• Robuust kader
• Extreem snel
• Kan worden gebruikt op vereenvoudigde processors, CPU's of GPU's

10. Flair

Onze lijst met 10 beste Python-bibliotheken voor sentimentanalyse wordt afgesloten met Flair, een eenvoudige open-source NLP-bibliotheek. Het raamwerk is rechtstreeks op PyTorch gebouwd en het onderzoeksteam achter Flair heeft verschillende vooraf getrainde modellen uitgebracht voor verschillende taken. 

Een van de vooraf getrainde modellen is een sentimentanalysemodel dat is getraind op een IMDB-dataset, en het is eenvoudig te laden en voorspellingen te doen. U kunt ook een classifier trainen met Flair met behulp van uw dataset. Hoewel het een handig, vooraf getraind model is, zijn de gegevens waarop het is getraind mogelijk niet zo goed te generaliseren als andere domeinen, zoals Twitter. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Flair: 

• Open-source
• Ondersteunt een aantal talen
• Eenvoudig te gebruiken
• Verschillende vooraf getrainde modellen, inclusief sentimentanalyse