10 najlepších knižníc Pythonu na analýzu sentimentu

Analýza sentimentu je výkonná technika, ktorú môžete použiť napríklad na analýzu spätnej väzby od zákazníkov alebo sledovanie sociálnych médií. Vzhľadom na to je analýza sentimentu veľmi komplikovaná, pretože zahŕňa neštruktúrované údaje a jazykové variácie. 

Technika spracovania prirodzeného jazyka (NLP), analýza sentimentu, sa môže použiť na určenie, či sú údaje pozitívne, negatívne alebo neutrálne. Okrem zamerania sa na polaritu textu dokáže odhaliť aj špecifické pocity a emócie, ako je hnev, radosť a smútok. Analýza sentimentu sa dokonca používa na určenie zámerov, napríklad či má niekto záujem alebo nie. 

Analýza sentimentu je veľmi výkonný nástroj, ktorý čoraz viac využívajú všetky typy podnikov a existuje niekoľko knižníc Pythonu, ktoré môžu pomôcť pri realizácii tohto procesu. 

Tu je 10 najlepších knižníc Pythonu na analýzu sentimentu: 

1. Pattern

Na vrchole nášho zoznamu najlepších knižníc Pythonu na analýzu sentimentu je Pattern, čo je viacúčelová knižnica Python, ktorá dokáže spracovať NLP, dolovanie údajov, sieťovú analýzu, strojové učenie a vizualizáciu. 

Vzor poskytuje širokú škálu funkcií vrátane vyhľadávania superlatívov a komparatívov. Dokáže tiež zisťovať fakty a názory, vďaka čomu vyniká ako najlepšia voľba pre analýzu sentimentu. Funkcia vo vzore vracia polaritu a subjektivitu daného textu, pričom výsledok polarity sa pohybuje od vysoko pozitívneho po vysoko negatívny. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií vzoru: 

• Viacúčelová knižnica
• Hľadanie superlatívov a komparatívov
• Vráti polaritu a subjektivitu daného textu
• Polarita sa pohybuje od vysoko pozitívnej po vysoko negatívnu

2. VADER

Ďalšou špičkovou možnosťou analýzy sentimentu je VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), čo je knižnica analyzátora sentimentu s otvoreným zdrojovým kódom založená na pravidlách/lexikónoch vopred vytvorená v rámci NLTK. Nástroj je špeciálne navrhnutý pre pocity vyjadrené v sociálnych médiách a používa kombináciu lexikónu sentimentu a zoznamu lexikálnych prvkov, ktoré sú vo všeobecnosti označené podľa ich sémantickej orientácie ako pozitívne alebo negatívne. 

VADER vypočíta sentiment textu a vráti pravdepodobnosť, že daná vstupná veta bude pozitívna, negatívna alebo neurálna. Nástroj dokáže analyzovať údaje zo všetkých druhov platforiem sociálnych médií, ako sú Twitter a Facebook. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií VADER: 

• Nevyžaduje tréningové údaje
• Pochopte sentiment textu obsahujúceho emotikony, slangy, spojky atď. 
• Skvelé pre text na sociálnych sieťach
• Knižnica s otvoreným zdrojom

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je špičkový model strojového učenia používaný pre úlohy NLP vrátane analýzy sentimentu. Knižnica, ktorú v roku 2018 vyvinula spoločnosť Google, bola vyškolená na anglickej WIkipedii a BooksCorpus a ukázala sa ako jedna z najpresnejších knižníc pre úlohy NLP. 

Keďže BERT bol vyškolený na veľkom textovom korpuse, má lepšiu schopnosť porozumieť jazyku a naučiť sa variabilitu dátových vzorov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií BERT: 

• Jednoduché doladenie
• Široká škála úloh NLP vrátane analýzy sentimentu
• Trénované na veľkom korpuse neoznačeného textu
• Hlboko obojsmerný model

4. TextBlob

TextBlob je ďalšou skvelou voľbou pre analýzu sentimentu. Jednoduchá knižnica Python podporuje komplexnú analýzu a operácie s textovými dátami. Pre prístupy založené na lexike TextBlob definuje sentiment svojou sémantickou orientáciou a intenzitou každého slova vo vete, čo si vyžaduje vopred definovaný slovník klasifikujúci negatívne a pozitívne slová. Nástroj priradí jednotlivým slovám individuálne skóre a vypočíta sa konečný pocit. 

TextBlob vracia polaritu a subjektivitu vety s rozsahom polarity od zápornej po kladnú. Sémantické štítky knižnice pomáhajú pri analýze vrátane emotikonov, výkričníkov, emotikonov a ďalších. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií TextBlobu: 

• Jednoduchá knižnica Python
• Podporuje komplexné analýzy a operácie s textovými dátami
• Priraďuje individuálne skóre sentimentu
• Vráti polaritu a subjektivitu vety

5. spaCy

Knižnica NLP s otvoreným zdrojom, spaCy je ďalšou najlepšou možnosťou analýzy sentimentu. Knižnica umožňuje vývojárom vytvárať aplikácie, ktoré dokážu spracovať a porozumieť obrovským objemom textu, a používa sa na vytváranie systémov porozumenia prirodzenému jazyku a systémov na extrakciu informácií. 

Pomocou spaCy môžete vykonávať analýzu sentimentu a zhromažďovať užitočné informácie o vašich produktoch alebo značke zo širokej škály zdrojov, ako sú e-maily, sociálne médiá a recenzie produktov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií SpaCy: 

• Rýchle a jednoduché použitie
• Skvelé pre začínajúcich vývojárov
• Spracujte obrovské objemy textu
• Analýza sentimentu so širokou škálou zdrojov

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP je ďalšou knižnicou Pythonu obsahujúcou množstvo nástrojov technológie ľudského jazyka, ktoré pomáhajú aplikovať lingvistickú analýzu na text. CoreNLP zahŕňa nástroje Stanford NLP vrátane analýzy sentimentu. Podporuje tiež celkovo päť jazykov: angličtinu, arabčinu, nemčinu, čínštinu, francúzštinu a španielčinu. 

Nástroj sentiment obsahuje rôzne programy na jeho podporu a model možno použiť na analýzu textu pridaním výrazu „sentiment“ do zoznamu anotátorov. Obsahuje tiež príkazový riadok podpory a modelovej podpory výcviku. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií CoreNLP: 

• Zahŕňa nástroje Stanford NLP
• Podporuje päť jazykov
• Analyzuje text pridaním „sentimentu“
• Príkazový riadok podpory a podpora modelového výcviku

7. scikit naučiť

Samostatná knižnica Python na Github, scikit-learn bola pôvodne rozšírením knižnice SciPy od tretej strany. Aj keď je scikit-learn obzvlášť užitočný pre klasické algoritmy strojového učenia, ako sú tie, ktoré sa používajú na detekciu spamu a rozpoznávanie obrázkov, možno ho použiť aj na úlohy NLP vrátane analýzy sentimentu. 

Knižnica Python vám môže pomôcť pri vykonávaní analýzy sentimentu s cieľom analyzovať názory alebo pocity prostredníctvom údajov trénovaním modelu, ktorý môže vychádzať, ak je text pozitívny alebo negatívny. Poskytuje niekoľko vektorizéry prekladať vstupné dokumenty do vektorov funkcií a prichádza s množstvom rôznych klasifikátorov, ktoré sú už zabudované. 

Tu sú niektoré z hlavných čŕt scikit-learn: 

• Postavené na SciPy a NumPy
• Overené aplikáciami v reálnom živote
• Rôzne modely a algoritmy
• Používajú ho veľké spoločnosti ako Spotify

8. polyglot

Ďalšou skvelou voľbou pre analýzu sentimentu je Polyglot, čo je open source knižnica Python, ktorá sa používa na vykonávanie širokej škály operácií NLP. Knižnica je založená na Numpy a je neuveriteľne rýchla a zároveň ponúka veľké množstvo špecializovaných príkazov. 

Jednou z najpredávanejších stránok Polyglotu je, že podporuje rozsiahle viacjazyčné aplikácie. Podľa dokumentácie podporuje analýzu sentimentu pre 136 jazykov. Je známy svojou efektívnosťou, rýchlosťou a priamočiarosťou. Polyglot sa často vyberá pre projekty, ktoré zahŕňajú jazyky, ktoré spaCy nepodporuje. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Polyglotu: 

• Viacjazyčné so 136 jazykmi podporovanými pre analýzu sentimentu
• Postavený na vrchole NumPy
• Open-source
• Efektívne, rýchle a priamočiare

9. PyTorch

Blíži sa koniec nášho zoznamu PyTorch, ďalšia open-source knižnica Python. Knižnica, ktorú vytvoril výskumný tím AI na Facebooku, vám umožňuje vykonávať mnoho rôznych aplikácií, vrátane analýzy sentimentu, kde dokáže zistiť, či je veta pozitívna alebo negatívna.

PyTorch je extrémne rýchly pri vykonávaní a môže byť prevádzkovaný na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU. Knižnicu môžete rozšíriť pomocou jej výkonných rozhraní API a obsahuje sadu nástrojov pre prirodzený jazyk. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií PyTorch: 

• Cloudová platforma a ekosystém
• Robustný rámec
• Extrémne rýchly
• Môže byť prevádzkovaný na zjednodušených procesoroch, CPU alebo GPU

10. tušenie

Náš zoznam 10 najlepších knižníc Pythonu na analýzu sentimentu uzatvára Flair, čo je jednoduchá open source knižnica NLP. Jeho rámec je postavený priamo na PyTorch a výskumný tím za Flairom vydal niekoľko predtrénovaných modelov pre rôzne úlohy. 

Jedným z vopred pripravených modelov je model analýzy sentimentu natrénovaný na súbore údajov IMDB a je jednoduché ho načítať a predpovedať. Klasifikátor môžete trénovať aj pomocou Flair pomocou svojho súboru údajov. Aj keď ide o užitočný predtrénovaný model, údaje, na ktorých sa trénuje, nemusia zovšeobecňovať rovnako ako v iných doménach, ako je napríklad Twitter. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Flair: 

• Open-source
• Podporuje množstvo jazykov
• Jednoduché použitie
• Niekoľko vopred pripravených modelov vrátane analýzy sentimentu