10 cele mai bune biblioteci Python pentru analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este o tehnică puternică pe care o puteți folosi pentru a face lucruri precum analiza feedback-ului clienților sau monitorizarea rețelelor sociale. Acestea fiind spuse, analiza sentimentelor este foarte complicată, deoarece implică date nestructurate și variații de limbă. 

O tehnică de procesare a limbajului natural (NLP), analiza sentimentelor poate fi utilizată pentru a determina dacă datele sunt pozitive, negative sau neutre. Pe lângă concentrarea asupra polarității unui text, acesta poate detecta și sentimente și emoții specifice, cum ar fi furios, fericit și trist. Analiza sentimentelor este folosită chiar și pentru a determina intențiile, cum ar fi dacă cineva este interesat sau nu. 

Analiza sentimentelor este un instrument extrem de puternic, care este din ce în ce mai implementat de toate tipurile de afaceri și există mai multe biblioteci Python care pot ajuta la realizarea acestui proces. 

Iată cele mai bune 10 biblioteci Python pentru analiza sentimentelor: 

1. Model

În fruntea listei noastre cu cele mai bune biblioteci Python pentru analiza sentimentelor se află Pattern, care este o bibliotecă Python multifuncțională care poate gestiona NLP, data mining, analiza rețelei, învățarea automată și vizualizarea. 

Pattern oferă o gamă largă de caracteristici, inclusiv găsirea de superlative și comparative. De asemenea, poate realiza detectarea faptelor și a opiniilor, ceea ce îl face să se remarce ca alegere de top pentru analiza sentimentelor. Funcția din Pattern returnează polaritatea și subiectivitatea unui text dat, cu un rezultat de polaritate variind de la foarte pozitiv la extrem de negativ. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale modelului: 

• Bibliotecă multifuncțională
• Găsirea superlativelor și a comparativelor
• Returnează polaritatea și subiectivitatea textului dat
• Polaritatea variază de la foarte pozitiv la foarte negativ

2. VADER

O altă opțiune de top pentru analiza sentimentelor este VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), care este o bibliotecă pre-construită a analizorului de sentimente, bazată pe reguli/lexicon, în cadrul NLTK. Instrumentul este conceput special pentru sentimentele exprimate în rețelele sociale și folosește o combinație de lexicon de sentiment A și o listă de caracteristici lexicale care sunt, în general, etichetate în funcție de orientarea lor semantică ca pozitive sau negative. 

VADER calculează sentimentul textului și returnează probabilitatea ca o anumită propoziție de intrare să fie pozitivă, negativă sau neuronală. Instrumentul poate analiza date de pe tot felul de platforme de social media, cum ar fi Twitter și Facebook. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale VADER: 

• Nu necesită date de antrenament
• Înțelegeți sentimentul textului care conține emoticoane, argou, conjuncții etc. 
• Excelent pentru textul rețelelor sociale
• Bibliotecă open-source

3.BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model de învățare automată de top folosit pentru sarcini NLP, inclusiv analiza sentimentelor. Dezvoltată în 2018 de Google, biblioteca a fost instruită pe WIkipedia în engleză și BooksCorpus și s-a dovedit a fi una dintre cele mai precise biblioteci pentru sarcinile NLP. 

Deoarece BERT a fost instruit pe un corpus de text mare, are o capacitate mai bună de a înțelege limbajul și de a învăța variabilitatea tiparelor de date. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale BERT: 

• Ușor de reglat fin
• Gamă largă de sarcini NLP, inclusiv analiza sentimentelor
• Instruit pe un corpus mare de text neetichetat
• Model profund bidirecțional

4. TextBlob

TextBlob este o altă alegere excelentă pentru analiza sentimentelor. Biblioteca simplă Python acceptă analize complexe și operații pe date textuale. Pentru abordările bazate pe lexicon, TextBlob definește un sentiment prin orientarea sa semantică și intensitatea fiecărui cuvânt dintr-o propoziție, ceea ce necesită un dicționar predefinit care clasifică cuvintele negative și pozitive. Instrumentul atribuie scoruri individuale tuturor cuvintelor și se calculează un sentiment final. 

TextBlob returnează polaritatea și subiectivitatea unei propoziții, cu un interval de polaritate de la negativ la pozitiv. Etichetele semantice ale bibliotecii ajută la analiză, inclusiv emoticoane, semne de exclamare, emoji și multe altele. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TextBlob: 

• Bibliotecă simplă Python
• Sprijină analize complexe și operațiuni pe date textuale
• Atribuie scoruri individuale de sentimente
• Returnează polaritatea și subiectivitatea propoziției

5. spațios

O bibliotecă NLP open-source, spaCy este o altă opțiune de top pentru analiza sentimentelor. Biblioteca permite dezvoltatorilor să creeze aplicații care pot procesa și înțelege volume masive de text și este folosită pentru a construi sisteme de înțelegere a limbajului natural și sisteme de extragere a informațiilor. 

Cu spaCy, puteți efectua o analiză a sentimentelor pentru a colecta informații pertinente despre produsele sau marca dvs. dintr-o gamă largă de surse, cum ar fi e-mailuri, rețele sociale și recenzii despre produse. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SpaCy: 

• Rapid și ușor de utilizat
• Excelent pentru dezvoltatorii începători
• Procesați volume masive de text
• Analiza sentimentelor cu o gamă largă de surse

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP este o altă bibliotecă Python care conține o varietate de instrumente tehnologice ale limbajului uman care ajută la aplicarea analizei lingvistice textului. CoreNLP încorporează instrumente Stanford NLP, inclusiv analiza sentimentelor. De asemenea, acceptă cinci limbi în total: engleză, arabă, germană, chineză, franceză și spaniolă. 

Instrumentul de sentiment include diverse programe pentru a-l susține, iar modelul poate fi folosit pentru a analiza textul adăugând „sentiment” la lista de adnotatori. Include, de asemenea, o linie de comandă de asistență și asistență pentru formarea modelului. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale CoreNLP: 

• Încorporează instrumentele Stanford NLP
• Acceptă cinci limbi
• Analizează textul adăugând „sentiment”
• Linia de comandă de asistență și suport pentru formarea modelului

7. scikit-learn

O bibliotecă Python autonomă pe Github, scikit-learn a fost inițial o extensie terță parte a bibliotecii SciPy. Deși este util în special pentru algoritmii clasici de învățare automată, cum ar fi cei utilizați pentru detectarea spam-ului și recunoașterea imaginilor, scikit-learn poate fi folosit și pentru sarcini NLP, inclusiv analiza sentimentelor. 

Biblioteca Python vă poate ajuta să efectuați o analiză a sentimentelor pentru a analiza opiniile sau sentimentele prin intermediul datelor prin antrenarea unui model care poate afișa dacă textul este pozitiv sau negativ. Acesta oferă mai multe vectorizatoare pentru a traduce documentele de intrare în vectori de caracteristici și vine cu o serie de clasificatoare diferite deja încorporate. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale scikit-learn: 

• Construit pe SciPy și NumPy
• Dovedit cu aplicații din viața reală
• Gamă variată de modele și algoritmi
• Folosit de companii mari precum Spotify

8. Poliglot

O altă alegere excelentă pentru analiza sentimentelor este Polyglot, care este o bibliotecă Python open-source folosită pentru a efectua o gamă largă de operațiuni NLP. Biblioteca se bazează pe Numpy și este incredibil de rapidă, oferind în același timp o mare varietate de comenzi dedicate. 

Unul dintre punctele de vânzare de top ale Polyglot este că acceptă aplicații extinse multilingve. Conform documentației sale, acceptă analiza sentimentelor pentru 136 de limbi. Este cunoscut pentru eficiență, viteză și simplitate. Polyglot este adesea ales pentru proiecte care implică limbi care nu sunt acceptate de spaCy. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Polyglot: 

• Multilingv cu 136 de limbi acceptate pentru analiza sentimentelor
• Construit pe partea de sus a NumPy
• Open-source
• Eficient, rapid și direct

9. PyTorch

Aproape de sfârșitul listei noastre se află PyTorch, o altă bibliotecă Python open-source. Creată de echipa de cercetare AI a Facebook, biblioteca vă permite să efectuați multe aplicații diferite, inclusiv analiza sentimentelor, unde poate detecta dacă o propoziție este pozitivă sau negativă.

PyTorch este extrem de rapid în execuție și poate fi operat pe procesoare simplificate sau CPU-uri și GPU-uri. Puteți extinde biblioteca cu API-urile sale puternice și are un set de instrumente în limbaj natural. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch: 

• Platformă cloud și ecosistem
• Cadru robust
• Extrem de rapid
• Poate fi operat pe procesoare simplificate, procesoare sau GPU

10. Fler

Închiderea listei noastre cu cele mai bune 10 biblioteci Python pentru analiza sentimentelor este Flair, care este o simplă bibliotecă NLP open-source. Cadrul său este construit direct pe PyTorch, iar echipa de cercetare din spatele Flair a lansat mai multe modele pre-antrenate pentru o varietate de sarcini. 

Unul dintre modelele pre-antrenate este un model de analiză a sentimentelor antrenat pe un set de date IMDB și este simplu de încărcat și făcut predicții. De asemenea, puteți antrena un clasificator cu Flair folosind setul de date. Deși este un model pre-antrenat util, este posibil ca datele pe care este antrenat să nu se generalizeze la fel de bine ca alte domenii, cum ar fi Twitter. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Flair: 

• Open-source
• Acceptă o serie de limbi
• Simplu de utilizat
• Mai multe modele pre-antrenate, inclusiv analiza sentimentelor