10 melhores bibliotecas Python para análise de sentimentos

A análise de sentimento é uma técnica poderosa que você pode usar para fazer coisas como analisar o feedback do cliente ou monitorar as mídias sociais. Dito isso, a análise de sentimento é altamente complicada, pois envolve dados não estruturados e variações de idioma. 

Uma técnica de processamento de linguagem natural (PNL), a análise de sentimento pode ser usada para determinar se os dados são positivos, negativos ou neutros. Além de focar na polaridade de um texto, também pode detectar sentimentos e emoções específicas, como raiva, alegria e tristeza. A análise de sentimento é usada até para determinar intenções, como se alguém está interessado ou não. 

A análise de sentimento é uma ferramenta altamente poderosa que está sendo cada vez mais implantada por todos os tipos de empresas, e existem várias bibliotecas Python que podem ajudar a realizar esse processo. 

Aqui estão as 10 melhores bibliotecas Python para análise de sentimento: 

1. padrão

No topo de nossa lista das melhores bibliotecas Python para análise de sentimento está Pattern, que é uma biblioteca Python multifuncional que pode lidar com PNL, mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. 

O padrão fornece uma ampla gama de recursos, incluindo encontrar superlativos e comparativos. Ele também pode realizar a detecção de fatos e opiniões, o que o destaca como a melhor escolha para análise de sentimentos. A função em Pattern retorna a polaridade e a subjetividade de um determinado texto, com um resultado de Polarity variando de altamente positivo a altamente negativo. 

Aqui estão algumas das principais características do Padrão: 

• biblioteca multiuso
• Encontrar superlativos e comparativos
• Retorna a polaridade e a subjetividade de determinado texto
• Faixa de polaridade de altamente positiva a altamente negativa

2. VADER

Outra opção importante para análise de sentimentos é o VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), que é uma biblioteca pré-criada de analisador de sentimentos de código aberto, baseada em regra/léxico dentro do NLTK. A ferramenta foi projetada especificamente para sentimentos expressos em mídias sociais e usa uma combinação de um léxico de sentimento e uma lista de recursos lexicais geralmente rotulados de acordo com sua orientação semântica como positivos ou negativos. 

O VADER calcula o sentimento do texto e retorna a probabilidade de uma determinada frase de entrada ser positiva, negativa ou neural. A ferramenta pode analisar dados de todos os tipos de plataformas de mídia social, como Twitter e Facebook. 

Aqui estão algumas das principais características do VADER: 

• Não requer dados de treinamento
• Entenda o sentimento do texto contendo emoticons, gírias, conjunções, etc. 
• Excelente para texto de mídia social
• Biblioteca de código aberto

3.BERT

BERT (representações de codificador bidirecional de transformadores) é um modelo de aprendizado de máquina usado para tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento. Desenvolvido em 2018 pelo Google, a biblioteca foi treinada em inglês WIkipedia e BooksCorpus, e provou ser uma das bibliotecas mais precisas para tarefas de PNL. 

Como o BERT foi treinado em um grande corpus de texto, ele tem uma melhor capacidade de entender a linguagem e aprender a variabilidade nos padrões de dados. 

Aqui estão algumas das principais características do BERT: 

• Fácil de ajustar
• Ampla gama de tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento
• Treinado em um grande corpus de texto não rotulado
• Modelo profundamente bidirecional

4. TextBlob

TextBlob é outra ótima opção para análise de sentimento. A biblioteca Python simples oferece suporte a análises e operações complexas em dados textuais. Para abordagens baseadas em léxico, TextBlob define um sentimento por sua orientação semântica e a intensidade de cada palavra em uma frase, o que requer um dicionário pré-definido classificando palavras negativas e positivas. A ferramenta atribui pontuações individuais a todas as palavras e um sentimento final é calculado. 

TextBlob retorna a polaridade e a subjetividade de uma frase, com um intervalo de polaridade de negativo a positivo. Os rótulos semânticos da biblioteca ajudam na análise, incluindo emoticons, pontos de exclamação, emojis e muito mais. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do TextBlob: 

• Biblioteca Python simples
• Suporta análises e operações complexas em dados textuais
• Atribui pontuações individuais de sentimento
• Retorna a polaridade e a subjetividade da frase

5. ESPAÇO

Uma biblioteca NLP de código aberto, spaCy é outra opção importante para análise de sentimento. A biblioteca permite que os desenvolvedores criem aplicativos que podem processar e entender grandes volumes de texto e é usada para construir sistemas de compreensão de linguagem natural e sistemas de extração de informações. 

Com o spaCy, você pode realizar análises de sentimento para coletar informações perspicazes sobre seus produtos ou marca de uma ampla variedade de fontes, como e-mails, mídias sociais e análises de produtos. 

Aqui estão algumas das principais características do SpaCy: 

• Rápido e fácil de usar
• Ótimo para desenvolvedores iniciantes
• Processe grandes volumes de texto
• Análise de sentimento com ampla variedade de fontes

6. NúcleoNLP

Stanford CoreNLP é outra biblioteca Python que contém uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana que ajudam a aplicar a análise linguística ao texto. O CoreNLP incorpora ferramentas Stanford NLP, incluindo análise de sentimento. Ele também oferece suporte a cinco idiomas no total: inglês, árabe, alemão, chinês, francês e espanhol. 

A ferramenta de sentimento inclui vários programas para apoiá-la, e o modelo pode ser usado para analisar texto adicionando “sentimento” à lista de anotadores. Ele também inclui uma linha de comando de suporte e suporte de treinamento de modelo. 

Aqui estão algumas das principais características do CoreNLP: 

• Incorpora ferramentas Stanford NLP
• Suporta cinco idiomas
• Analisa o texto adicionando “sentimento”
• Linha de comando de suporte e suporte de treinamento de modelo

7. scikit-learn

Uma biblioteca independente do Python no Github, o scikit-learn era originalmente uma extensão de terceiros para a biblioteca SciPy. Embora seja especialmente útil para algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, como os usados ​​para detecção de spam e reconhecimento de imagem, o scikit-learn também pode ser usado para tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento. 

A biblioteca Python pode ajudá-lo a realizar análises de sentimentos para analisar opiniões ou sentimentos por meio de dados, treinando um modelo que pode gerar se o texto for positivo ou negativo. Ele fornece vários vetorizadores para traduzir os documentos de entrada em vetores de recursos e vem com vários classificadores diferentes já integrados. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do scikit-learn: 

• Construído em SciPy e NumPy
• Comprovado com aplicações da vida real
• Gama diversificada de modelos e algoritmos
• Usado por grandes empresas como o Spotify

8. Poliglota

Outra ótima opção para análise de sentimento é o Polyglot, que é uma biblioteca Python de código aberto usada para executar uma ampla gama de operações de NLP. A biblioteca é baseada em Numpy e é incrivelmente rápida, oferecendo uma grande variedade de comandos dedicados. 

Um dos principais pontos de venda do Polyglot é que ele oferece suporte a aplicativos multilíngues extensos. De acordo com sua documentação, ele suporta análise de sentimento para 136 idiomas. É conhecido por sua eficiência, velocidade e simplicidade. O Polyglot é frequentemente escolhido para projetos que envolvem idiomas não suportados pelo spaCy. 

Aqui estão algumas das principais características do Polyglot: 

• Multilíngue com 136 idiomas suportados para análise de sentimento
• Construído em cima do NumPy
• Open-source
• Eficiente, rápido e direto

9. PyTorch

Quase no final da nossa lista está o PyTorch, outra biblioteca Python de código aberto. Criada pela equipe de pesquisa de IA do Facebook, a biblioteca permite realizar diversas aplicações, incluindo análise de sentimento, onde pode detectar se uma frase é positiva ou negativa.

O PyTorch é extremamente rápido na execução e pode ser operado em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. Você pode expandir a biblioteca com suas poderosas APIs e possui um kit de ferramentas de linguagem natural. 

Aqui estão algumas das principais características do PyTorch: 

• Plataforma de nuvem e ecossistema
• Estrutura robusta
• Extremamente rápido
• Pode ser operado em processadores simplificados, CPUs ou GPUs

10. Flair

Fechando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para análise de sentimentos está o Flair, que é uma biblioteca NLP simples de código aberto. Sua estrutura é construída diretamente no PyTorch, e a equipe de pesquisa por trás do Flair lançou vários modelos pré-treinados para uma variedade de tarefas. 

Um dos modelos pré-treinados é um modelo de análise de sentimento treinado em um conjunto de dados IMDB, e é simples de carregar e fazer previsões. Você também pode treinar um classificador com Flair usando seu conjunto de dados. Embora seja um modelo pré-treinado útil, os dados nos quais ele é treinado podem não generalizar tão bem quanto outros domínios, como o Twitter. 

Aqui estão algumas das principais características do Flair: 

• Open-source
• Suporta vários idiomas
• Simples de usar
• Vários modelos pré-treinados, incluindo análise de sentimento