10 beste Python-biblioteker for sentimentanalyse

Sentimentanalyse er en kraftig teknikk som du kan bruke til å gjøre ting som å analysere tilbakemeldinger fra kunder eller overvåke sosiale medier. Når det er sagt, er sentimentanalyse svært komplisert siden den involverer ustrukturerte data og språkvariasjoner. 

En naturlig språkbehandling (NLP) teknikk, sentimentanalyse kan brukes til å bestemme om data er positive, negative eller nøytrale. I tillegg til å fokusere på polariteten til en tekst, kan den også oppdage spesifikke følelser og følelser, som sint, glad og trist. Sentimentanalyse brukes til og med for å bestemme intensjoner, for eksempel om noen er interessert eller ikke. 

Sentimentanalyse er et svært kraftig verktøy som i økende grad blir distribuert av alle typer virksomheter, og det er flere Python-biblioteker som kan hjelpe med å gjennomføre denne prosessen. 

Her er de 10 beste Python-bibliotekene for sentimentanalyse: 

1. Mønster

Toppen vår over de beste Python-bibliotekene for sentimentanalyse er Pattern, som er et flerbruks Python-bibliotek som kan håndtere NLP, datautvinning, nettverksanalyse, maskinlæring og visualisering. 

Mønster gir et bredt spekter av funksjoner, inkludert å finne superlativer og komparativer. Den kan også utføre fakta- og meningsdeteksjon, noe som gjør at den skiller seg ut som et toppvalg for sentimentanalyse. Funksjonen i Pattern returnerer polaritet og subjektiviteten til en gitt tekst, med et polaritetsresultat som varierer fra svært positivt til svært negativt. 

Her er noen av hovedtrekkene til Pattern: 

• Flerbruksbibliotek
• Finne superlativer og komparativer
• Returnerer polaritet og subjektivitet til gitt tekst
• Polariteten varierer fra svært positiv til svært negativ

2. FAR

Et annet toppalternativ for sentimentanalyse er VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), som er et regel-/leksikonbasert, forhåndsbygd bibliotek med åpen kildekode for sentimentanalysator i NLTK. Verktøyet er spesielt utviklet for følelser uttrykt i sosiale medier, og det bruker en kombinasjon av Et sentimentleksikon og en liste over leksikale trekk som generelt merkes i henhold til deres semantiske orientering som positive eller negative. 

VADER beregner tekstfølelsen og returnerer sannsynligheten for at en gitt inngangssetning er positiv, negativ eller nevral. Verktøyet kan analysere data fra alle slags sosiale medieplattformer, som Twitter og Facebook. 

Her er noen av hovedfunksjonene til VADER: 

• Krever ikke treningsdata
• Forstå følelsen av tekst som inneholder uttrykksikoner, slangs, konjunksjoner osv. 
• Utmerket for tekst på sosiale medier
• Åpen kildekode-bibliotek

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en topp maskinlæringsmodell som brukes til NLP-oppgaver, inkludert sentimentanalyse. Biblioteket ble utviklet i 2018 av Google, og ble opplært på engelsk Wikipedia og BooksCorpus, og det viste seg å være et av de mest nøyaktige bibliotekene for NLP-oppgaver. 

Fordi BERT ble trent på et stort tekstkorpus, har den en bedre evne til å forstå språk og til å lære variasjon i datamønstre. 

Her er noen av hovedfunksjonene til BERT: 

• Lett å finjustere
• Bredt utvalg av NLP-oppgaver, inkludert sentimentanalyse
• Opplært på et stort korpus av umerket tekst
• Dypt toveis modell

4. TextBlob

TextBlob er et annet godt valg for sentimentanalyse. Det enkle Python-biblioteket støtter komplekse analyser og operasjoner på tekstdata. For leksikonbaserte tilnærminger, definerer TextBlob en følelse ved sin semantiske orientering og intensiteten til hvert ord i en setning, noe som krever en forhåndsdefinert ordbok som klassifiserer negative og positive ord. Verktøyet tildeler individuelle poengsum til alle ordene, og en endelig følelse beregnes. 

TextBlob returnerer polariteten og subjektiviteten til en setning, med et polaritetsområde fra negativ til positiv. Bibliotekets semantiske etiketter hjelper med analyse, inkludert uttrykksikoner, utropstegn, emojier og mer. 

Her er noen av hovedfunksjonene til TextBlob: 

• Enkelt Python-bibliotek
• Støtter komplekse analyser og operasjoner på tekstdata
• Tildeler individuelle sentimentpoeng
• Returnerer setningens polaritet og subjektivitet

5. spaCy

Et åpen kildekode NLP-bibliotek, spaCy er et annet toppalternativ for sentimentanalyse. Biblioteket gjør det mulig for utviklere å lage applikasjoner som kan behandle og forstå store mengder tekst, og det brukes til å konstruere naturlige språkforståelsessystemer og informasjonsutvinningssystemer. 

Med spaCy kan du utføre sentimentanalyse for å samle inn innsiktsfull informasjon om produktene eller merkevaren din fra en lang rekke kilder, for eksempel e-poster, sosiale medier og produktanmeldelser. 

Her er noen av hovedfunksjonene til SpaCy: 

• Rask og enkel å bruke
• Flott for nybegynnere utviklere
• Behandle enorme mengder tekst
• Sentimentanalyse med bredt spekter av kilder

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP er et annet Python-bibliotek som inneholder en rekke verktøy for menneskelig språkteknologi som hjelper til med å anvende språklig analyse på tekst. CoreNLP inneholder Stanford NLP-verktøy, inkludert sentimentanalyse. Den støtter også fem språk totalt: engelsk, arabisk, tysk, kinesisk, fransk og spansk. 

Sentimentverktøyet inkluderer ulike programmer for å støtte det, og modellen kan brukes til å analysere tekst ved å legge til "sentiment" i listen over kommentatorer. Den inkluderer også en kommandolinje med støtte og modelltreningsstøtte. 

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 modelltreningsstøtte

7. scikit lære

Et frittstående Python-bibliotek på Github, scikit-learn var opprinnelig en tredjepartsutvidelse til SciPy-biblioteket. Selv om det er spesielt nyttig for klassiske maskinlæringsalgoritmer som de som brukes til spam-deteksjon og bildegjenkjenning, kan scikit-learn også brukes til NLP-oppgaver, 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 skrive ut hvis tekst er positiv eller negativ. Det gir flere vektoriserere for å oversette inndatadokumentene til vektorer av funksjoner, og den kommer med en rekke forskjellige klassifiserere som allerede er innebygd. 

Her er noen av hovedfunksjonene til scikit-learn: 

• Bygget på SciPy og NumPy
• Utprøvd med virkelige applikasjoner
• Variert utvalg av modeller og algoritmer
• Brukes av store selskaper som Spotify

8. polyglot

Et annet godt valg for sentimentanalyse er Polyglot, som er et åpen kildekode Python-bibliotek som brukes til å utføre et bredt spekter av NLP-operasjoner. Biblioteket er basert på Numpy og er utrolig raskt samtidig som det tilbyr et stort utvalg av dedikerte kommandoer. 

Et av de beste salgsargumentene til Polyglot er at den støtter omfattende flerspråklige applikasjoner. I følge dokumentasjonen støtter den sentimentanalyse for 136 språk. Den er kjent for sin effektivitet, hastighet og enkelhet. Polyglot velges ofte for prosjekter som involverer språk som ikke støttes av spaCy. 

Her er noen av hovedtrekkene til Polyglot: 

• Flerspråklig med 136 språk støttet for sentimentanalyse
• Bygget på toppen av NumPy
• Open-source
• Effektiv, rask og grei

9. PyTorch

Nærmer seg slutten av listen vår er PyTorch, et annet åpen kildekode Python-bibliotek. Biblioteket er laget av Facebooks AI-forskningsteam, og lar deg utføre mange forskjellige applikasjoner, inkludert sentimentanalyse, der det kan oppdage om en setning er positiv eller negativ.

PyTorch er ekstremt rask i utførelse, og den kan betjenes på forenklede prosessorer eller CPUer og GPUer. Du kan utvide biblioteket med sine kraftige API-er, og det har et verktøysett for naturlig språk. 

Her er noen av hovedfunksjonene til PyTorch: 

• Skyplattform og økosystem
• Robust rammeverk
• Ekstremt raskt
• Kan brukes på forenklede prosessorer, CPUer eller GPUer

10. Teft

Flair, som er et enkelt NLP-bibliotek med åpen kildekode, avslutter listen vår over 10 beste Python-biblioteker for sentimentanalyse. Rammeverket er bygget direkte på PyTorch, og forskerteamet bak Flair har gitt ut flere forhåndstrente modeller for en rekke oppgaver. 

En av de forhåndstrente modellene er en sentimentanalysemodell trent på et IMDB-datasett, og det er enkelt å laste og lage spådommer. Du kan også trene en klassifiserer med Flair ved å bruke datasettet ditt. Selv om det er en nyttig forhåndsopplært modell, kan det hende at dataene den er trent på ikke generaliserer like godt som andre domener, for eksempel Twitter. 

Her er noen av hovedtrekkene til Flair: 

• Open-source
• Støtter en rekke språk
• Enkel å bruke
• Flere forhåndstrente modeller, inkludert sentimentanalyse