10 najlepszych bibliotek Python do analizy sentymentu

Analiza sentymentu to potężna technika, którą można wykorzystać do analizy opinii klientów lub monitorowania mediów społecznościowych. Jednak analiza sentymentu jest bardzo skomplikowana, ponieważ obejmuje nieustrukturyzowane dane i różnice językowe. 

Technika przetwarzania języka naturalnego (NLP), analiza sentymentu może być wykorzystywana do określenia, czy dany tekst jest pozytywny, negatywny czy neutralny. Oprócz skupienia się na polarności tekstu, może również wykrywać konkretnie uczucia i emocje, takie jak złość, szczęście i smutek. Analiza sentymentu jest również wykorzystywana do określenia intencji, takich jak zainteresowanie czy brak zainteresowania. 

Analiza sentymentu to bardzo potężne narzędzie, które jest coraz częściej wykorzystywane przez różne rodzaje firm, a istnieje kilka bibliotek Python, które mogą pomóc w tym procesie. 

Oto 10 najlepszych bibliotek Python do analizy sentymentu: 

1. Pattern

Na szczycie naszej listy najlepszych bibliotek Python do analizy sentymentu znajduje się Pattern, który jest wielofunkcyjną biblioteką Python, która może obsługiwać NLP, wydobywanie danych, analizę sieci, uczenie maszynowe i wizualizację. 

Pattern oferuje szeroki zakres funkcji, w tym wyszukiwanie stopni i porównań. Może również wykonywać wykrywanie faktów i opinii, co sprawia, że jest najlepszym wyborem do analizy sentymentu. Funkcja w Pattern zwraca polarność i subiektywność danego tekstu, z wynikiem polarności od bardzo pozytywnego do bardzo negatywnego. 

Oto niektóre z głównych cech Pattern: 

• Wielofunkcyjna biblioteka
• Wyszukiwanie stopni i porównań
• Zwraca polarność i subiektywność danego tekstu
• Zakres polarności od bardzo pozytywnego do bardzo negatywnego

2. VADER

Inną najlepszą opcją do analizy sentymentu jest VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), który jest regułowo-leksykalnym, otwartoźródłowym analizatorem sentymentu z pre-wstępnie zbudowaną biblioteką wewnątrz NLTK. Narzędzie jest specjalnie zaprojektowane do sentymentów wyrażanych w mediach społecznościowych i wykorzystuje połączenie leksykonu sentymentu i listy cech leksykalnych, które są ogólnie oznaczone według ich orientacji semantycznej jako pozytywne lub negatywne. 

VADER oblicza sentyment tekstu i zwraca prawdopodobieństwo, że dany input zdanie jest pozytywne, negatywne lub neutralne. Narzędzie może analizować dane z różnych platform mediów społecznościowych, takich jak Twitter i Facebook. 

Oto niektóre z głównych cech VADER: 

• Nie wymaga danych szkoleniowych
• Rozumie sentyment tekstu zawierającego emotikony, slangi, spójniki itp. 
• Doskonały do tekstu z mediów społecznościowych
• Otwartoźródłowa biblioteka

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to najlepszy model uczenia maszynowego do zadań NLP, w tym analizy sentymentu. Opracowany w 2018 roku przez Google, biblioteka została przeszkolona na angielskiej Wikipedii i BooksCorpus, i okazała się jedną z najdokładniejszych bibliotek do zadań NLP. 

Ponieważ BERT został przeszkolony na dużym korpusie tekstu, ma lepszą zdolność do zrozumienia języka i nauczenia się zmienności w danych. 

Oto niektóre z głównych cech BERT: 

• Łatwy do dostrajania
• Szeroki zakres zadań NLP, w tym analiza sentymentu
• Przeszkolony na dużym korpusie nieoznaczonych danych
• Głęboko dwukierunkowy model

4. TextBlob

TextBlob to kolejny doskonały wybór do analizy sentymentu. Prosta biblioteka Python obsługuje złożone analizy i operacje na danych tekstowych. Dla podejść leksykalnych TextBlob definiuje sentyment przez jego orientację semantyczną i intensywność każdego słowa w zdaniu, co wymaga predefiniowanej klasy słów kluczowych klasyfikujących słowa na negatywne i pozytywne. Narzędzie przypisuje indywidualne oceny wszystkim słowom, a ostateczny sentyment jest obliczany. 

TextBlob zwraca polarność i subiektywność zdania, z zakresem polarności od negatywnego do pozytywnego. Etykiety semantyczne biblioteki pomagają w analizie, w tym emotikony, znaki wykrzyknika, emotikony i więcej. 

Oto niektóre z głównych cech TextBlob: 

• Prosta biblioteka Python
• Obsługuje złożone analizy i operacje na danych tekstowych
• Przypisuje indywidualne oceny sentymentu
• Zwraca polarność i subiektywność zdania

5. spaCy

Otwartoźródłowa biblioteka NLP, spaCy to kolejna najlepsza opcja do analizy sentymentu. Biblioteka umożliwia tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać i rozumieć ogromne ilości tekstu, i jest wykorzystywana do budowy systemów rozumienia języka naturalnego i systemów wydobywania informacji. 

Z spaCy możesz wykonywać analizę sentymentu, aby zbierać informacje o swoich produktach lub marce z różnych źródeł, takich jak e-maile, media społecznościowe i recenzje produktów. 

Oto niektóre z głównych cech SpaCy: 

• Szybki i łatwy w użyciu
• Doskonały dla początkujących deweloperów
• Przetwarza ogromne ilości tekstu
• Analiza sentymentu z różnych źródeł

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP to kolejna biblioteka Python zawierająca różne narzędzia techniki języka ludzkiego, które pomagają stosować analizę lingwistyczną do tekstu. CoreNLP zawiera narzędzia NLP Stanford, w tym analizę sentymentu. Obsługuje również pięć języków: angielski, arabski, niemiecki, chiński, francuski i hiszpański. 

Narzędzie sentymentu zawiera różne programy wspomagające, a model może być wykorzystywany do analizy tekstu przez dodanie „sentyment” do listy adnotatorów. Zawiera również wiersz poleceń wsparcia i wsparcie szkolenia modelu. 

Oto niektóre z głównych cech CoreNLP: 

• Zawiera narzędzia NLP Stanford
• Obsługuje pięć języków
• Analizuje tekst przez dodanie „sentyment”
• Wiersz poleceń wsparcia i wsparcie szkolenia modelu

7. scikit-learn

Samodzielna biblioteka Python na Github, scikit-learn była pierwotnie rozszerzeniem biblioteki SciPy. Chociaż jest szczególnie przydatna do klasycznych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak te wykorzystywane do wykrywania spamu i rozpoznawania obrazów, scikit-learn może być również wykorzystywana do zadań NLP, w tym analizy sentymentu. 

Biblioteka Python może pomóc ci wykonać analizę sentymentu, aby analizować opinie lub uczucia przez dane, szkoląc model, który może wyjść, czy tekst jest pozytywny czy negatywny. Zapewnia kilka wektorów, aby przetłumaczyć dane wejściowe na wektory cech, i posiada kilka różnych klasyfikatorów już zbudowanych. 

Oto niektóre z głównych cech scikit-learn: 

• Zbudowana na SciPy i NumPy
• Udowodniona w aplikacjach rzeczywistych
• Różnorodny zakres modeli i algorytmów
• Wykorzystywana przez duże firmy, takie jak Spotify

8. Polyglot

Kolejnym doskonałym wyborem do analizy sentymentu jest Polyglot, który jest otwartoźródłową biblioteką Python, wykorzystywaną do wykonywania szerokiego zakresu operacji NLP. Biblioteka jest zbudowana na NumPy i jest niezwykle szybka, oferując wiele dedykowanych poleceń. 

Jednym z największych atutów Polyglot jest to, że obsługuje obszerną aplikację wielojęzyczną. Według dokumentacji, obsługuje analizę sentymentu dla 136 języków. Jest znany ze swojej wydajności, szybkości i prostoty. Polyglot jest często wybierany do projektów, które obejmują języki nieobsługiwane przez spaCy. 

Oto niektóre z głównych cech Polyglot: 

• Wielojęzyczny z 136 językami obsługiwanymi do analizy sentymentu
• Zbudowany na NumPy
• Otwartoźródłowy
• Wydajny, szybki i prosty

9. PyTorch

Podejście do końca naszej listy jest PyTorch, kolejna otwartoźródłowa biblioteka Python. Stworzona przez zespół badań AI Facebooka, biblioteka umożliwia wykonywanie wielu różnych aplikacji, w tym analizy sentymentu, gdzie może wykryć, czy zdanie jest pozytywne czy negatywne.

PyTorch jest niezwykle szybki w wykonaniu i może być operowany na uproszczonych procesorach lub CPU i GPU. Możesz rozszerzyć bibliotekę za pomocą jej potężnych API, i posiada narzędzie języka naturalnego. 

Oto niektóre z głównych cech PyTorch: 

• Platforma chmura i ekosystem
• Solidna ramka
• Ekstremalnie szybki
• Może być operowany na uproszczonych procesorach, CPU lub GPU

10. Flair

Zamykając naszą listę 10 najlepszych bibliotek Python do analizy sentymentu, jest Flair, który jest prostą otwartoźródłową biblioteką NLP. Jego ramka jest zbudowana bezpośrednio na PyTorch, i zespół badawczy za Flair wydał kilka pre-trenowanych modeli do różnych zadań. 

Jeden z pre-trenowanych modeli to model analizy sentymentu trenowany na zbiorze danych IMDB, i jest łatwy do załadowania i wykonania prognoz. Możesz również trenować klasyfikator z Flair, wykorzystując swój zbiór danych. Chociaż jest to przydatny pre-trenowany model, dane, na których jest trenowany, mogą nie uogólniać się tak dobrze, jak inne dziedziny, takie jak Twitter. 

Oto niektóre z głównych cech Flair: 

• Otwartoźródłowy
• Obsługuje wiele języków
• Łatwy w użyciu
• Kilka pre-trenowanych modeli, w tym analiza sentymentu