10 лучших библиотек Python для анализа настроений

Анализ настроений — это мощный метод, который вы можете использовать для анализа отзывов клиентов или мониторинга социальных сетей. При этом анализ настроений очень сложен, поскольку он включает в себя неструктурированные данные и языковые вариации. 

Метод обработки естественного языка (НЛП) и анализ настроений можно использовать для определения того, являются ли данные положительными, отрицательными или нейтральными. Помимо фокусировки на полярности текста, он также может обнаруживать определенные чувства и эмоции, такие как злость, радость и грусть. Анализ настроений даже используется для определения намерений, например, заинтересован ли кто-то в этом или нет. 

Анализ настроений — очень мощный инструмент, который все чаще используется всеми типами предприятий, и существует несколько библиотек Python, которые могут помочь в выполнении этого процесса. 

Вот 10 лучших библиотек Python для анализа настроений: 

1. шаблон

Возглавляет наш список лучших библиотек Python для анализа настроений Pattern — многоцелевая библиотека Python, которая может обрабатывать НЛП, интеллектуальный анализ данных, сетевой анализ, машинное обучение и визуализацию. 

Pattern предоставляет широкий спектр функций, включая поиск превосходной степени и сравнительной степени. Он также может выполнять обнаружение фактов и мнений, что делает его лучшим выбором для анализа настроений. Функция в Pattern возвращает полярность и субъективность данного текста, при этом результат полярности варьируется от очень положительного до очень отрицательного. 

Вот некоторые из основных особенностей шаблона: 

• Многоцелевая библиотека
• Нахождение превосходных и сравнительных степеней
• Возвращает полярность и субъективность данного текста
• Диапазон полярности от сильно положительного до сильно отрицательного

2. Вейдер

Другим лучшим вариантом для анализа настроений является VADER (Valence Aware Dictionary и sEntiment Reasoner), который представляет собой предварительно созданную библиотеку анализатора настроений с открытым исходным кодом на основе правил / словарей в NLTK. Инструмент специально разработан для настроений, выраженных в социальных сетях, и использует комбинацию лексикона настроений и списка лексических признаков, которые обычно помечаются в соответствии с их семантической ориентацией как положительные или отрицательные. 

VADER вычисляет тональность текста и возвращает вероятность того, что данное входное предложение будет положительным, отрицательным или нейронным. Инструмент может анализировать данные из всех видов социальных сетей, таких как Twitter и Facebook. 

Вот некоторые из основных особенностей VADER: 

• Не требует обучающих данных
• Понимать тональность текста, содержащего смайлики, сленг, союзы и т. д. 
• Отлично подходит для текста в социальных сетях
• Библиотека с открытым исходным кодом

3. БЕРТ

BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это ведущая модель машинного обучения, используемая для задач НЛП, включая анализ настроений. Разработанная в 2018 году компанией Google, библиотека прошла обучение на англоязычной Википедии и BooksCorpus и оказалась одной из самых точных библиотек для задач НЛП. 

Поскольку BERT был обучен на большом текстовом корпусе, он лучше понимает язык и изучает изменчивость шаблонов данных. 

Вот некоторые из основных особенностей BERT: 

• Легко настроить
• Широкий спектр задач НЛП, включая анализ настроений
• Обучение на большом корпусе немаркированного текста
• Глубоко двунаправленная модель

4. Текстблоб

TextBlob — еще один отличный выбор для анализа настроений. Простая библиотека Python поддерживает сложный анализ и операции с текстовыми данными. Для подходов на основе лексики TextBlob определяет настроение по его семантической ориентации и интенсивности каждого слова в предложении, для чего требуется предварительно определенный словарь, классифицирующий отрицательные и положительные слова. Инструмент присваивает индивидуальные баллы всем словам и вычисляет окончательную тональность. 

TextBlob возвращает полярность и субъективность предложения с диапазоном полярности от отрицательного до положительного. Семантические метки библиотеки помогают в анализе, включая смайлики, восклицательные знаки, эмодзи и многое другое. 

Вот некоторые из основных особенностей TextBlob: 

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

5. ошалевший

SpaCy — библиотека НЛП с открытым исходным кодом — еще один лучший вариант для анализа настроений. Библиотека позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут обрабатывать и понимать огромные объемы текста, и используется для создания систем понимания естественного языка и систем извлечения информации. 

С помощью spaCy вы можете проводить анализ настроений для сбора полезной информации о ваших продуктах или бренде из широкого круга источников, таких как электронные письма, социальные сети и обзоры продуктов. 

Вот некоторые из основных особенностей SpaCy: 

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

6. ЯдроНЛП

Stanford CoreNLP — еще одна библиотека Python, содержащая множество инструментов технологии человеческого языка, которые помогают применять лингвистический анализ к тексту. CoreNLP включает инструменты Stanford NLP, включая анализ настроений. Всего он также поддерживает пять языков: английский, арабский, немецкий, китайский, французский и испанский. 

Инструмент тональности включает в себя различные программы для его поддержки, а модель можно использовать для анализа текста, добавляя «тональность» в список аннотаторов. Он также включает в себя командную строку поддержки и поддержку обучения моделей. 

Вот некоторые из основных особенностей CoreNLP: 

• Включает инструменты Stanford NLP
• Поддерживает пять языков
• Анализирует текст, добавляя «настроение»
• Командная линия поддержки и поддержка обучения моделей

7. scikit учиться

Автономная библиотека Python на Github, scikit-learn изначально была сторонним расширением библиотеки SciPy. Хотя это особенно полезно для классических алгоритмов машинного обучения, таких как те, которые используются для обнаружения спама и распознавания изображений, scikit-learn также может использоваться для задач НЛП, включая анализ настроений. 

Библиотека Python может помочь вам провести анализ настроений, чтобы анализировать мнения или чувства с помощью данных, обучая модель, которая может выводить, является ли текст положительным или отрицательным. Он обеспечивает несколько векторизаторы для преобразования входных документов в векторы функций, и он поставляется с несколькими уже встроенными различными классификаторами. 

Вот некоторые из основных особенностей scikit-learn: 

• Построен на SciPy и NumPy
• Проверено реальными приложениями
• Разнообразие моделей и алгоритмов
• Используется крупными компаниями, такими как Spotify

8. полиглот

Еще одним отличным выбором для анализа настроений является Polyglot, библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для выполнения широкого спектра операций НЛП. Библиотека основана на Numpy и работает невероятно быстро, предлагая большое количество специальных команд. 

Одним из главных преимуществ Polyglot является поддержка обширных многоязычных приложений. Согласно его документации, он поддерживает анализ настроений для 136 языков. Он известен своей эффективностью, скоростью и простотой. Polyglot часто выбирают для проектов, в которых задействованы языки, не поддерживаемые spaCy. 

Вот некоторые из основных особенностей Polyglot: 

• Многоязычный с поддержкой 136 языков для анализа настроений
• Построен поверх NumPy
• С открытым исходным кодом
• Эффективно, быстро и просто

9. PyTorch

Ближе к концу нашего списка находится PyTorch, еще одна библиотека Python с открытым исходным кодом. Библиотека, созданная исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook, позволяет вам выполнять множество различных приложений, включая анализ настроений, где она может определять, является ли предложение положительным или отрицательным.

PyTorch чрезвычайно быстр в исполнении и может работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. Вы можете расширить библиотеку с помощью ее мощных API, и она имеет набор инструментов для естественного языка. 

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch: 

• Облачная платформа и экосистема
• Прочный каркас
• Чрезвычайно быстро
• Может работать на упрощенных процессорах, CPU или GPU

10. Чутье

Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для анализа настроений Flair, простая библиотека НЛП с открытым исходным кодом. Его структура построена непосредственно на PyTorch, и исследовательская группа Flair выпустила несколько предварительно обученных моделей для различных задач. 

Одна из предварительно обученных моделей — это модель анализа настроений, обученная на наборе данных IMDB, и ее легко загружать и делать прогнозы. Вы также можете обучить классификатор с помощью Flair, используя свой набор данных. Хотя это полезная предварительно обученная модель, данные, на которых она обучается, могут не обобщаться так же хорошо, как в других областях, таких как Twitter. 

Вот некоторые из основных особенностей Flair: 

• С открытым исходным кодом
• Поддерживает несколько языков
• Простой в использовании
• Несколько предварительно обученных моделей, включая анализ настроений