10 Beste Python-Biblioteker for Sentimentanalyse

Sentimentanalyse er en kraftig teknikk som du kan bruke til å gjøre ting som å analysere kundetilbakemeldinger eller overvåke sosiale medier. Med det sagt, er sentimentanalyse svært komplisert siden det involverer ustrukturert data og språkvariasjoner. 

En teknikk for naturlig språkbehandling (NLP), kan sentimentanalyse brukes til å bestemme om data er positivt, negativt eller nøytralt. Foruten å fokusere på polariteten til en tekst, kan det også detektere bestemte følelser og emosjoner, som sint, glad og trist. Sentimentanalyse brukes også til å bestemme intensjoner, som om noen er interessert eller ikke. 

Sentimentanalyse er et svært kraftig verktøy som stadig mer brukes av alle typer bedrifter, og det finnes flere Python-biblioteker som kan hjelpe med å utføre denne prosessen. 

Her er de 10 beste Python-bibliotekene for sentimentanalyse: 

1. Pattern

Topp på listen over de beste Python-bibliotekene for sentimentanalyse er Pattern, som er et flerformål Python-bibliotek som kan håndtere NLP, datautvinning, nettverksanalyse, maskinlæring og visualisering. 

Pattern tilbyr en rekke funksjoner, inkludert å finne superlativer og komparativer. Det kan også utføre faktum- og meningsdeteksjon, som gjør det til et toppvalg for sentimentanalyse. Funksjonen i Pattern returnerer polaritet og subjektivitet til en gitt tekst, med en polaritetsresultat som varierer fra svært positiv til svært negativ. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Pattern: 

• Flervalgsbibliotek
• Finn superlativer og komparativer
• Returnerer polaritet og subjektivitet til gitt tekst
• Polaritetsområde fra svært positiv til svært negativ

2. VADER

Et annet toppvalg for sentimentanalyse er VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), som er et regel-/leksikonsbasert, åpen kildekode-sentimentanalysebibliotek innbygget i NLTK. Verktøyet er spesifikt designet for å uttrykke mening i sosiale medier, og det bruker en kombinasjon av et sentimentleksikon og en liste over leksikale funksjoner som vanligvis er merket etter deres semantiske orientering som positiv eller negativ. 

VADER beregner tekstsentiment og returnerer sannsynligheten for at en gitt inputsetning er positiv, negativ eller nøytral. Verktøyet kan analysere data fra alle typer sosiale medier, som Twitter og Facebook. 

Her er noen av hovedfunksjonene til VADER: 

• Trekker ikke treningdata
• Forstår sentiment av tekst som inneholder emotikoner, slang, konjunksjoner osv. 
• Utmerket for sosiale medier
• Åpen kildekode-bibliotek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er et topp maskinlæringsmodell brukt for NLP-oppdrag, inkludert sentimentanalyse. Utviklet i 2018 av Google, var biblioteket trent på engelsk Wikipedia og BooksCorpus, og det viste seg å være ett av de mest nøyaktige bibliotekene for NLP-oppdrag. 

Fordi BERT var trent på en stor tekstkorpus, har det en bedre evne til å forstå språk og å lære variasjoner i datapunkt. 

Her er noen av hovedfunksjonene til BERT: 

• Enkelt å finjustere
• Bredt spekter av NLP-oppdrag, inkludert sentimentanalyse
• Trent på en stor korpus av umerket tekst
• Dyp toveismodell

4. TextBlob

TextBlob er et annet godt valg for sentimentanalyse. Det enkle Python-biblioteket støtter kompleks analyse og operasjoner på tekstdata. For leksikonsbaserte tilnærminger, definerer TextBlob en mening etter dens semantiske orientering og intensiteten til hvert ord i en setning, som krever en forhåndsdefinert ordbok som klassifiserer negative og positive ord. Verktøyet tilordner enkeltscorer til alle ordene, og en sluttmening beregnes. 

TextBlob returnerer polaritet og subjektivitet til en setning, med en polaritetsområde fra negativ til positiv. Bibliotekets semantiske merker hjelper med analyse, inkludert emotikoner, utropstegn, emoji osv. 

Her er noen av hovedfunksjonene til TextBlob: 

• Enkelt Python-bibliotek
• Støtter kompleks analyse og operasjoner på tekstdata
• Tilordner enkeltscorer
• Returnerer polaritet og subjektivitet til setning

5. spaCy

Et åpen kildekode NLP-bibliotek, spaCy er et annet toppvalg for sentimentanalyse. Biblioteket muliggjør at utviklere kan lage applikasjoner som kan prosessere og forstå massive mengder tekst, og det brukes til å konstruere naturlig språkforståelsessystemer og informasjonsutvinningssystemer. 

Med spaCy kan du utføre sentimentanalyse for å samle inn nyttige opplysninger om dine produkter eller merkevare fra en rekke kilder, som e-post, sosiale medier og produktvurderinger. 

Her er noen av hovedfunksjonene til SpaCy: 

• Rask og enkel å bruke
• Godt for nybegynnerutviklere
• Prosessere massive mengder tekst
• Sentimentanalyse med bredt spekter av kilder

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP er et annet Python-bibliotek som inneholder en rekke menneskelige språkteknologiverktøy som hjelper med å anvende lingvistisk analyse på tekst. CoreNLP inkorporerer Stanford NLP-verktøy, inkludert sentimentanalyse. Det støtter også fem språk totalt: engelsk, arabisk, tysk, kinesisk, fransk og spansk. 

Sentimentverktøyet inkluderer flere programmer for å støtte det, og modellen kan brukes til å analysere tekst ved å legge til “sentiment” til listen over annotatorer. Det inkluderer også en kommandolinje for støtte og modelltreningstøtte. 

Her er noen av hovedfunksjonene til CoreNLP: 

• Inkorporerer Stanford NLP-verktøy
• Støtter fem språk
• Analyserer tekst ved å legge til “sentiment”
• Kommandolinje for støtte og modelltreningstøtte

7. scikit-learn

Et selvstendig Python-bibliotek på Github, scikit-learn var opprinnelig en tredjepartsutvidelse til SciPy-biblioteket. Mens det er spesielt nyttig for klassiske maskinlæringsalgoritmer som de som brukes for spam-avdekning og bildeigenkjenning, kan scikit-learn også brukes til NLP-oppdrag, inkludert sentimentanalyse. 

Python-biblioteket kan hjelpe deg med å utføre sentimentanalyse for å analysere meninger eller følelser gjennom data ved å trene en modell som kan utgangspunkt hvis tekst er positiv eller negativ. Det tilbyr flere vektorisatorer for å oversette inndata til vektorer av funksjoner, og det kommer med en rekke forskjellige klassifisatorer allerede bygget inn. 

Her er noen av hovedfunksjonene til scikit-learn: 

• Bygget på SciPy og NumPy
• Bevis på reellife-applikasjoner
• Mangfoldig rekke av modeller og algoritmer
• Brukt av store selskaper som Spotify

8. Polyglot

Et annet godt valg for sentimentanalyse er Polyglot, som er et åpen kildekode Python-bibliotek brukt til å utføre en rekke NLP-operasjoner. Biblioteket er basert på Numpy og er usedvanlig raskt samtidig som det tilbyr en stor variasjon av dedikerte kommandoer. 

En av de beste salgsargumentene for Polyglot er at det støtter omfattende flerspråklige applikasjoner. Ifølge dokumentasjonen støtter det sentimentanalyse for 136 språk. Det er kjent for sin effisiens, hastighet og enkelhet. Polyglot er ofte valgt for prosjekter som involverer språk som ikke støttes av spaCy. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Polyglot: 

• Flerspråklig med 136 språk støttet for sentimentanalyse
• Bygget på toppen av NumPy
• Åpen kildekode
• Effektiv, rask og enkel

9. PyTorch

Nær slutten av vår liste er PyTorch et annet åpen kildekode Python-bibliotek. Skapt av Facebooks AI-forskningsgruppe, muliggjør biblioteket at du kan utføre mange forskjellige applikasjoner, inkludert sentimentanalyse, hvor det kan detektere om en setning er positiv eller negativ.

PyTorch er ekstremt rask i utførelse, og det kan opereres på forenklede prosessorer eller CPU og GPU. Du kan utvide biblioteket med dets kraftfulle API-er, og det har et naturlig språkverktøy. 

Her er noen av hovedfunksjonene til PyTorch: 

• Skyplattform og økosystem
• Robust ramme
• Ekstremt rask
• Kan opereres på forenklede prosessorer, CPU eller GPU

10. Flair

Til slutt på vår liste over de 10 beste Python-bibliotekene for sentimentanalyse er Flair, som er et enkelt åpen kildekode NLP-bibliotek. Rammen er bygget direkte på PyTorch, og forskningsteamet bak Flair har sluppet flere forhånds trenede modeller for en rekke oppdrag. 

En av de forhånds trenede modellene er en sentimentanalysemodell trent på en IMDB-datasett, og det er enkelt å laste og gjøre forutsigelser. Du kan også trene en klassifisator med Flair ved å bruke din egen datasett. Mens det er et nyttig forhåndstrent modell, kan data det er trent på kanskje ikke generalisere like bra som andre domener, som Twitter. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Flair: 

• Åpen kildekode
• Støtter en rekke språk
• Enkelt å bruke
• Flere forhånds trenede modeller, inkludert sentimentanalyse