Kontakt z nami

Biblioteki Pythona

10 najlepszych bibliotek Pythona do analizy nastrojów

Zaktualizowano on

Analiza nastrojów to zaawansowana technika, którą można wykorzystać do takich celów, jak analiza opinii klientów lub monitorowanie mediów społecznościowych. W związku z tym analiza nastrojów jest bardzo skomplikowana, ponieważ obejmuje nieustrukturyzowane dane i różnice językowe. 

Analiza nastrojów, technika przetwarzania języka naturalnego (NLP), może zostać wykorzystana do określenia, czy dane są pozytywne, negatywne czy neutralne. Oprócz skupiania się na polaryzacji tekstu, może także wykryć określone uczucia i emocje, takie jak złość, radość i smutek. Analiza nastrojów służy nawet do określenia intencji, na przykład tego, czy ktoś jest zainteresowany, czy nie. 

Analiza nastrojów to bardzo potężne narzędzie, coraz częściej stosowane przez wszelkiego rodzaju firmy. Istnieje kilka bibliotek Pythona, które mogą pomóc w przeprowadzeniu tego procesu. 

Oto 10 najlepszych bibliotek Pythona do analizy nastrojów: 

1. Wzór

Na szczycie naszej listy najlepszych bibliotek Pythona do analizy nastrojów znajduje się Pattern, czyli uniwersalna biblioteka Pythona, która obsługuje NLP, eksplorację danych, analizę sieci, uczenie maszynowe i wizualizację. 

Wzór zapewnia szeroką gamę funkcji, w tym wyszukiwanie samych superlatywów i porównań. Może także wykrywać fakty i opinie, co czyni go najlepszym wyborem do analizy nastrojów. Funkcja we Wzorze zwraca polaryzację i subiektywność danego tekstu, a wynik Polaryzacji waha się od wysoce pozytywnego do wysoce negatywnego. 

Oto niektóre z głównych cech Patternu: 

  • Biblioteka wielofunkcyjna
  • Znajdowanie superlatywów i porównań
  • Zwraca biegunowość i subiektywność podanego tekstu
  • Zakres polaryzacji od wysoce dodatniej do wysoce ujemnej

2. VADER

Inną najlepszą opcją do analizy nastrojów jest VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), który jest opartą na regułach/leksykonie, gotową biblioteką do analizowania nastrojów o otwartym kodzie źródłowym w NLTK. Narzędzie zostało zaprojektowane specjalnie z myślą o nastrojach wyrażanych w mediach społecznościowych i wykorzystuje kombinację leksykonu nastrojów oraz listy cech leksykalnych, które są ogólnie oznaczone zgodnie z ich orientacją semantyczną jako pozytywne lub negatywne. 

VADER oblicza nastroje tekstu i zwraca prawdopodobieństwo, że dane zdanie wejściowe będzie pozytywne, negatywne lub neuronowe. Narzędzie może analizować dane z wszelkiego rodzaju platform mediów społecznościowych, takich jak Twitter i Facebook. 

Oto niektóre z głównych cech VADER: 

  • Nie wymaga danych treningowych
  • Zrozumienie nastrojów tekstu zawierającego emotikony, slangi, spójniki itp. 
  • Doskonały do ​​tekstu w mediach społecznościowych
  • Biblioteka typu open source

3.BERT

BERT (Bidirection Encoder Representations from Transformers) to czołowy model uczenia maszynowego wykorzystywany do zadań NLP, w tym analizy nastrojów. Opracowana w 2018 roku przez Google biblioteka została przeszkolona w zakresie angielskiej Wikipedii i BooksCorpus i okazała się jedną z najdokładniejszych bibliotek do zadań NLP. 

Ponieważ BERT został przeszkolony na dużym korpusie tekstowym, ma lepszą zdolność rozumienia języka i uczenia się zmienności wzorców danych. 

Oto niektóre z głównych cech BERT: 

  • Łatwe do dostrojenia
  • Szeroki zakres zadań NLP, w tym analiza sentymentów
  • Przeszkolony na dużym zbiorze tekstu bez etykiety
  • Model głęboko dwukierunkowy

4. TekstBlob

TextBlob to kolejny świetny wybór do analizy nastrojów. Prosta biblioteka Pythona obsługuje złożone analizy i operacje na danych tekstowych. W przypadku podejść opartych na leksykonie TextBlob definiuje sentyment na podstawie jego orientacji semantycznej i intensywności każdego słowa w zdaniu, co wymaga wstępnie zdefiniowanego słownika klasyfikującego słowa negatywne i pozytywne. Narzędzie przydziela indywidualne oceny wszystkim słowom i oblicza ostateczne nastawienie. 

TextBlob zwraca polaryzację i subiektywność zdania z zakresem polaryzacji od negatywnej do pozytywnej. Etykiety semantyczne biblioteki ułatwiają analizę, w tym emotikony, wykrzykniki, emoji i inne. 

Oto niektóre z głównych cech TextBlob: 

  • Prosta biblioteka Pythona
  • Obsługuje złożone analizy i operacje na danych tekstowych
  • Przypisuje indywidualne oceny nastrojów
  • Zwraca biegunowość i subiektywność zdania

5. Przestronny

Biblioteka NLP o otwartym kodzie źródłowym, spaCy, to kolejna najlepsza opcja do analizy nastrojów. Biblioteka umożliwia programistom tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać i rozumieć ogromne ilości tekstu, i służy do konstruowania systemów rozumienia języka naturalnego i systemów ekstrakcji informacji. 

Dzięki spaCy możesz przeprowadzić analizę nastrojów, aby zebrać wnikliwe informacje o swoich produktach lub marce z wielu różnych źródeł, takich jak e-maile, media społecznościowe i recenzje produktów. 

Oto niektóre z głównych cech SpaCy: 

  • Szybki i łatwy w użyciu
  • Świetne dla początkujących programistów
  • Przetwarzaj ogromne ilości tekstu
  • Analiza nastrojów z wykorzystaniem szerokiego zakresu źródeł

6. RdzeńNLP

Stanford CoreNLP to kolejna biblioteka Pythona zawierająca różnorodne narzędzia technologii języka ludzkiego, które pomagają zastosować analizę lingwistyczną do tekstu. CoreNLP zawiera narzędzia Stanford NLP, w tym analizę nastrojów. Obsługuje także łącznie pięć języków: angielski, arabski, niemiecki, chiński, francuski i hiszpański. 

Narzędzie tonacji zawiera różne programy do jego obsługi, a model można wykorzystać do analizy tekstu, dodając „sentyment” do listy adnotatorów. Zawiera także wiersz poleceń wsparcia i wsparcia w zakresie szkolenia modeli. 

Oto niektóre z głównych cech CoreNLP: 

  • Zawiera narzędzia Stanford NLP
  • Obsługuje pięć języków
  • Analizuje tekst, dodając „sentyment”
  • Wiersz poleceń wsparcia i wsparcia szkolenia modeli

7. nauka-scikit

Samodzielna biblioteka Pythona na Githubie, scikit-learn, była pierwotnie rozszerzeniem biblioteki SciPy innej firmy. Chociaż jest to szczególnie przydatne w przypadku klasycznych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak te używane do wykrywania spamu i rozpoznawania obrazów, scikit-learn może być również używany do zadań NLP, w tym analizy nastrojów. 

Biblioteka języka Python może pomóc w przeprowadzeniu analizy nastrojów w celu przeanalizowania opinii i odczuć na podstawie danych poprzez uczenie modelu, który może wyświetlać dane wyjściowe, jeśli tekst jest pozytywny lub negatywny. Zapewnia kilka wektoryzatory do tłumaczenia dokumentów wejściowych na wektory cech i ma wiele wbudowanych różnych klasyfikatorów. 

Oto niektóre z głównych cech scikit-learn: 

  • Zbudowany na SciPy i NumPy
  • Sprawdzone w rzeczywistych zastosowaniach
  • Różnorodny zakres modeli i algorytmów
  • Używany przez duże firmy, takie jak Spotify

8. Poliglota

Kolejnym doskonałym narzędziem do analizy nastrojów jest Polyglot, biblioteka Pythona o otwartym kodzie źródłowym, używana do wykonywania szerokiego zakresu operacji NLP. Biblioteka oparta jest na Numpy i jest niesamowicie szybka, oferując jednocześnie szeroką gamę dedykowanych poleceń. 

Jedną z najlepszych zalet Polyglot jest to, że obsługuje rozbudowane aplikacje wielojęzyczne. Zgodnie z dokumentacją obsługuje analizę nastrojów dla 136 języków. Jest znany ze swojej wydajności, szybkości i prostoty. Polyglot jest często wybierany do projektów obejmujących języki nieobsługiwane przez spaCy. 

Oto niektóre z głównych cech Polyglota: 

  • Wielojęzyczny, obsługujący 136 języków do analizy nastrojów
  • Zbudowany na bazie NumPy
  • Open-source
  • Skutecznie, szybko i prosto

9. PyTorch

Na końcu naszej listy znajduje się PyTorch, kolejna biblioteka Pythona typu open source. Stworzona przez zespół badawczy Facebooka zajmujący się sztuczną inteligencją biblioteka umożliwia korzystanie z wielu różnych aplikacji, w tym analizę nastrojów, dzięki której można wykryć, czy zdanie jest pozytywne, czy negatywne.

PyTorch jest niezwykle szybki w wykonaniu i może być obsługiwany na uproszczonych procesorach lub procesorach i procesorach graficznych. Bibliotekę można rozbudowywać za pomocą jej potężnych interfejsów API oraz zestawu narzędzi języka naturalnego. 

Oto niektóre z głównych funkcji PyTorch: 

  • Platforma i ekosystem w chmurze
  • Solidna struktura
  • Niezwykle szybki
  • Może być obsługiwany na uproszczonych procesorach, procesorach lub procesorach graficznych

10. Flair

Naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona do analizy nastrojów zamyka Flair, prosta biblioteka NLP typu open source. Jego framework jest zbudowany bezpośrednio na PyTorch, a zespół badawczy stojący za Flairem opublikował kilka wstępnie wyszkolonych modeli do różnych zadań. 

Jednym ze wstępnie wyszkolonych modeli jest model analizy tonacji wyszkolony na zestawie danych IMDB, który można łatwo załadować i dokonać prognoz. Możesz także wytrenować klasyfikator za pomocą Flair, korzystając ze swojego zestawu danych. Chociaż jest to przydatny, wstępnie wytrenowany model, dane, na których jest trenowany, mogą nie uogólniać tak dobrze, jak w przypadku innych domen, takich jak Twitter. 

Oto niektóre z głównych cech Flair: 

  • Open-source
  • Obsługuje wiele języków
  • Prosty w obsłudze
  • Kilka wstępnie wyszkolonych modeli, w tym analiza tonacji

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją badającym najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z wieloma startupami i publikacjami AI na całym świecie.