10 Лучших Библиотек Python для Анализа Настроений

Анализ настроений – это мощная техника, которую можно использовать для анализа обратной связи клиентов или мониторинга социальных сетей. Однако анализ настроений очень сложен, поскольку он涉ивает неструктурированные данные и вариации языка.

Техника обработки естественного языка (NLP), анализ настроений можно использовать для определения того, является ли данные положительными, отрицательными или нейтральными. Кроме того, анализ настроений может обнаруживать конкретные чувства и эмоции, такие как гнев, счастье и печаль. Анализ настроений также используется для определения намерений, таких как интерес или неинтерес.

Анализ настроений – это очень мощный инструмент, который все чаще используется различными бизнесами, и есть несколько библиотек Python, которые могут помочь в этом процессе.

Вот 10 лучших библиотек Python для анализа настроений:

1. Pattern

Закрывая наш список лучших библиотек Python для анализа настроений, Pattern – это многоцелевая библиотека Python, которая может обрабатывать NLP,=data mining, сетевой анализ, машинное обучение и визуализацию.

Pattern предоставляет широкий спектр функций, включая поиск суперлативов и сравнительных степеней. Она также может выполнять обнаружение фактов и мнений, что делает ее лучшим выбором для анализа настроений. Функция Pattern возвращает полярность и субъективность данного текста, с результатом полярности от очень положительного до очень отрицательного.

Вот некоторые из основных функций Pattern:

• Многоцелевая библиотека
• Поиск суперлативов и сравнительных степеней
• Возвращает полярность и субъективность данного текста
• Результат полярности от очень положительного до очень отрицательного

2. VADER

Другой лучший вариант для анализа настроений – VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), который является правилом/лексикон-основанным, открытым исходным кодом анализатором настроений предустановленной библиотеки внутри NLTK. Инструмент специально разработан для настроений, выраженных в социальных сетях, и он использует комбинацию словаря настроений и списка лексических функций, которые обычно помечаются по их семантической ориентации как положительные или отрицательные.

VADER рассчитывает настроение текста и возвращает вероятность данного входного предложения быть положительным, отрицательным или нейтральным. Инструмент может анализировать данные из всех видов социальных сетей, таких как Twitter и Facebook.

Вот некоторые из основных функций VADER:

• Не требует обучающих данных
• Понимает настроение текста, содержащего эмодзи, сленг, союзы и т. д.
• Отлично подходит для текста социальных сетей
• Открытый исходный код

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это лучшая модель машинного обучения, используемая для задач NLP, включая анализ настроений. Разработанная в 2018 году Google, библиотека была обучена на английской Википедии и BooksCorpus, и она оказалась одной из наиболее точных библиотек для задач NLP.

Поскольку BERT была обучена на большом текстовом корпусе, она имеет лучшую способность понимать язык и учиться вариативности данных.

Вот некоторые из основных функций BERT:

• Легко дообучать
• Широкий спектр задач NLP, включая анализ настроений
• Обучена на большом корпусе неаннотированного текста
• Глубоко двунаправленная модель

4. TextBlob

TextBlob – это еще один отличный выбор для анализа настроений. Простая библиотека Python поддерживает сложный анализ и операции над текстовыми данными. Для лексикон-основанных подходов TextBlob определяет настроение по его семантической ориентации и интенсивности каждого слова в предложении, что требует предварительно определенного словарного класса, классифицирующего отрицательные и положительные слова. Инструмент присваивает индивидуальные баллы всем словам, и окончательное настроение рассчитывается.

TextBlob возвращает полярность и субъективность предложения, с результатом полярности от отрицательного до положительного. Семантические метки библиотеки помогают с анализом, включая эмодзи, знаки восклицания, смайлики и многое другое.

Вот некоторые из основных функций TextBlob:

• Простая библиотека Python
• Поддерживает сложный анализ и операции над текстовыми данными
• Присваивает индивидуальные баллы настроений
• Возвращает полярность и субъективность предложения

5. spaCy

Открытая библиотека NLP, spaCy – это еще один лучший вариант для анализа настроений. Библиотека позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут обрабатывать и понимать огромные объемы текста, и она используется для построения систем понимания естественного языка и извлечения информации.

С помощью spaCy вы можете выполнять анализ настроений, чтобы собирать информацию о ваших продуктах или бренде из различных источников, таких как электронная почта, социальные сети и отзывы о продуктах.

Вот некоторые из основных функций SpaCy:

• Быстрый и простой в использовании
• Отлично подходит для начинающих разработчиков
• Обрабатывает огромные объемы текста
• Анализ настроений с широким спектром источников

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP – это еще одна библиотека Python, содержащая различные инструменты технологии человеческого языка, которые помогают применять лингвистический анализ к тексту. CoreNLP включает в себя инструменты Stanford NLP, включая анализ настроений. Она также поддерживает пять языков: английский, арабский, немецкий, китайский, французский и испанский.

Инструмент настроений включает в себя различные программы для поддержки его, и модель может быть использована для анализа текста, добавляя “настроение” в список аннотаторов. Она также включает в себя командную строку поддержки и поддержку обучения модели.

Вот некоторые из основных функций CoreNLP:

• Включает в себя инструменты Stanford NLP
• Поддерживает пять языков
• Анализирует текст, добавляя “настроение”
• Командная строка поддержки и поддержка обучения модели

7. scikit-learn

Самостоятельная библиотека Python на Github, scikit-learn изначально была третьей стороной расширением библиотеки SciPy. Хотя она особенно полезна для классических алгоритмов машинного обучения, таких как обнаружение спама и распознавание изображений, scikit-learn также может быть использована для задач NLP, включая анализ настроений.

Библиотека Python может помочь вам выполнить анализ настроений, чтобы проанализировать мнения или чувства через данные, обучая модель, которая может выводить, является ли текст положительным или отрицательным. Она предоставляет несколько векторизаторов для перевода входных документов в векторы функций, и она поставляется с несколькими различными классификаторами, уже построенными.

Вот некоторые из основных функций scikit-learn:

• Построена на SciPy и NumPy
• Доказана реальными приложениями
• Разнообразный спектр моделей и алгоритмов
• Используется крупными компаниями, такими как Spotify

8. Polyglot

Еще один отличный выбор для анализа настроений – Polyglot, которая является открытой библиотекой Python, используемой для выполнения широкого спектра операций NLP. Библиотека основана на Numpy и невероятно быстрая, предлагая большой выбор посвященных команд.

Одним из лучших моментов Polyglot является то, что она поддерживает обширные многоязычные приложения. Согласно ее документации, она поддерживает анализ настроений для 136 языков. Она известна своей эффективностью, скоростью и простотой. Polyglot часто выбирается для проектов, которые включают языки, не поддерживаемые spaCy.

Вот некоторые из основных функций Polyglot:

• Многоязычная с поддержкой 136 языков для анализа настроений
• Построена на основе NumPy
• Открытый исходный код
• Эффективна, быстра и проста

9. PyTorch

Близко к концу нашего списка находится PyTorch, еще одна открытая библиотека Python. Созданная командой исследований искусственного интеллекта Facebook, библиотека позволяет вам выполнять различные приложения, включая анализ настроений, где она может обнаружить, является ли предложение положительным или отрицательным.

PyTorch невероятно быстра в выполнении, и она может работать на упрощенных процессорах или ЦП и ГП. Вы можете расширить библиотеку с помощью ее мощных API, и она имеет инструментарий естественного языка.

Вот некоторые из основных функций PyTorch:

• Облачная платформа и экосистема
• Надежная структура
• Невероятно быстрая
• Может работать на упрощенных процессорах, ЦП или ГП

10. Flair

Закрывая наш список из 10 лучших библиотек Python для анализа настроений, Flair – это простая открытая библиотека NLP. Ее структура построена直接 на PyTorch, и команда исследователей Flair выпустила несколько предварительно обученных моделей для различных задач. Одна из предварительно обученных моделей – это модель анализа настроений, обученная на наборе данных IMDB, и она проста в загрузке и прогнозировании. Вы также можете обучить классификатор с помощью Flair, используя ваш набор данных. Хотя это полезная предварительно обученная модель, данные, на которых она обучена, могут не обобщаться так же хорошо, как другие области, такие как Twitter.

Вот некоторые из основных функций Flair:

• Открытый исходный код
• Поддерживает несколько языков
• Проста в использовании
• Несколько предварительно обученных моделей, включая анализ настроений