10 najboljših knjižnic Python za analizo razpoloženja

Analiza razpoloženja je zmogljiva tehnika, ki jo lahko uporabite za stvari, kot je analiza povratnih informacij strank ali spremljanje družbenih medijev. Glede na to je analiza razpoloženja zelo zapletena, saj vključuje nestrukturirane podatke in jezikovne različice. 

Tehniko obdelave naravnega jezika (NLP), analizo razpoloženja, je mogoče uporabiti za ugotavljanje, ali so podatki pozitivni, negativni ali nevtralni. Poleg osredotočanja na polarnost besedila lahko zazna tudi specifične občutke in čustva, kot so jeza, veselje in žalost. Analiza razpoloženja se uporablja celo za ugotavljanje namenov, na primer, ali je nekdo zainteresiran ali ne. 

Analiza razpoloženja je zelo zmogljivo orodje, ki ga vse pogosteje uporabljajo vse vrste podjetij, in obstaja več knjižnic Python, ki lahko pomagajo pri izvedbi tega procesa. 

Tukaj je 10 najboljših knjižnic Python za analizo razpoloženja: 

1. Vzorec

Na vrhu našega seznama najboljših knjižnic Python za analizo razpoloženja je Pattern, ki je večnamenska knjižnica Python, ki lahko obravnava NLP, podatkovno rudarjenje, analizo omrežja, strojno učenje in vizualizacijo. 

Vzorec nudi široko paleto funkcij, vključno z iskanjem superlativov in primerjalnikov. Izvaja lahko tudi odkrivanje dejstev in mnenj, zaradi česar izstopa kot najboljša izbira za analizo razpoloženja. Funkcija v vzorcu vrne polarnost in subjektivnost danega besedila, pri čemer se rezultat polarnosti giblje od zelo pozitivnega do zelo negativnega. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti vzorca: 

• Večnamenska knjižnica
• Iskanje presežnikov in primerjalnikov
• Vrne polarnost in subjektivnost podanega besedila
• Razpon polarnosti od zelo pozitivne do zelo negativne

2. VADER

Druga vrhunska možnost za analizo razpoloženja je VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), ki je odprtokodna knjižnica analizatorja razpoloženja, ki temelji na pravilih/leksikonu, v okviru NLTK. Orodje je zasnovano posebej za čustva, izražena v družbenih medijih, in uporablja kombinacijo leksikona čustev in seznama leksikalnih značilnosti, ki so glede na njihovo pomensko usmerjenost na splošno označene kot pozitivne ali negativne. 

VADER izračuna razpoloženje besedila in vrne verjetnost, da bo dani vhodni stavek pozitiven, negativen ali nevronski. Orodje lahko analizira podatke iz vseh vrst platform družbenih medijev, kot sta Twitter in Facebook. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti VADER: 

• Ne zahteva podatkov o usposabljanju
• Razumeti občutek besedila, ki vsebuje čustvene simbole, sleng, veznike itd. 
• Odlično za besedilo v družabnih medijih
• Odprtokodna knjižnica

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vrhunski model strojnega učenja, ki se uporablja za naloge NLP, vključno z analizo razpoloženja. Knjižnica, ki jo je leta 2018 razvil Google, je bila usposobljena za uporabo angleške WIkipedije in BooksCorpus in se je izkazala za eno najbolj natančnih knjižnic za NLP naloge. 

Ker je bil BERT usposobljen za velik besedilni korpus, ima boljšo sposobnost razumevanja jezika in učenja variabilnosti podatkovnih vzorcev. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti BERT: 

• Enostavna fina nastavitev
• Širok nabor NLP nalog, vključno z analizo razpoloženja
• Uren na velikem korpusu neoznačenega besedila
• Globoko dvosmerni model

4. TextBlob

TextBlob je še ena odlična izbira za analizo razpoloženja. Enostavna knjižnica Python podpira kompleksno analizo in operacije na besedilnih podatkih. Pri pristopih, ki temeljijo na leksikonu, TextBlob definira občutek glede na njegovo pomensko usmerjenost in intenzivnost vsake besede v stavku, kar zahteva vnaprej določen slovar, ki razvršča negativne in pozitivne besede. Orodje dodeli posamezne ocene vsem besedam in izračuna se končni občutek. 

TextBlob vrne polarnost in subjektivnost stavka z razponom polarnosti od negativne do pozitivne. Semantične oznake knjižnice pomagajo pri analizi, vključno s čustvenimi simboli, klicaji, emodžiji in še več. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij TextBloba: 

• Preprosta knjižnica Python
• Podpira kompleksno analizo in operacije na besedilnih podatkih
• Dodeljuje individualne ocene razpoloženja
• Vrne polarnost in subjektivnost stavka

5. prostoren

Odprtokodna NLP knjižnica spaCy je še ena najboljša možnost za analizo razpoloženja. Knjižnica razvijalcem omogoča ustvarjanje aplikacij, ki lahko obdelujejo in razumejo ogromne količine besedila, in se uporablja za izdelavo sistemov za razumevanje naravnega jezika in sistemov za pridobivanje informacij. 

S spaCy lahko izvedete analizo razpoloženja, da zberete podrobne informacije o svojih izdelkih ali blagovni znamki iz številnih virov, kot so e-pošta, družbeni mediji in ocene izdelkov. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij SpaCy: 

• Hiter in enostaven za uporabo
• Odlično za razvijalce začetnike
• Obdelajte ogromne količine besedila
• Analiza razpoloženja s široko paleto virov

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP je še ena knjižnica Python, ki vsebuje različna orodja za tehnologijo človeškega jezika, ki pomagajo uporabiti jezikovno analizo besedila. CoreNLP vključuje orodja Stanford NLP, vključno z analizo razpoloženja. Podpira tudi skupno pet jezikov: angleščino, arabščino, nemščino, kitajščino, francoščino in španščino. 

Orodje za razpoloženje vključuje različne programe, ki ga podpirajo, model pa je mogoče uporabiti za analizo besedila z dodajanjem »občutja« na seznam opomb. Vključuje tudi ukazno vrstico za podporo in podporo za usposabljanje modelov. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti CoreNLP: 

• Vključuje orodja Stanford NLP
• Podpira pet jezikov
• Analizira besedilo z dodajanjem »občutja«
• Podpora za ukazno vrstico in podpora za usposabljanje modela

7. scikit-učiti

Samostojna knjižnica Python na Githubu, scikit-learn je bila prvotno razširitev knjižnice SciPy tretje osebe. Medtem ko je še posebej uporaben za klasične algoritme strojnega učenja, kot so tisti, ki se uporabljajo za odkrivanje neželene pošte in prepoznavanje slik, se scikit-learn lahko uporablja tudi za naloge NLP, vključno z analizo razpoloženja. 

Knjižnica Python vam lahko pomaga pri izvedbi analize razpoloženja za analizo mnenj ali občutkov prek podatkov z usposabljanjem modela, ki lahko izpiše, če je besedilo pozitivno ali negativno. Zagotavlja več vektorizatorji za prevajanje vhodnih dokumentov v vektorje funkcij in prihaja s številnimi že vgrajenimi različnimi klasifikatorji. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti scikit-learn: 

• Zgrajeno na SciPy in NumPy
• Dokazano z aplikacijami v resničnem življenju
• Raznolik nabor modelov in algoritmov
• Uporabljajo ga velika podjetja, kot je Spotify

8. Poliglot

Še ena odlična izbira za analizo razpoloženja je Polyglot, ki je odprtokodna knjižnica Python, ki se uporablja za izvajanje širokega nabora operacij NLP. Knjižnica temelji na Numpyju in je neverjetno hitra, hkrati pa ponuja veliko različnih namenskih ukazov. 

Ena od najboljših prodajnih točk Polyglota je, da podpira obsežne večjezične aplikacije. Glede na njegovo dokumentacijo podpira analizo razpoloženja za 136 jezikov. Znan je po svoji učinkovitosti, hitrosti in neposrednosti. Poliglot je pogosto izbran za projekte, ki vključujejo jezike, ki jih spaCy ne podpira. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Polyglota: 

• Večjezičnost s 136 podprtimi jeziki za analizo razpoloženja
• Zgrajen na vrhu NumPy
• Open-source
• Učinkovito, hitro in preprosto

9. PyTorch

Bliža se koncu našega seznama PyTorch, še ena odprtokodna knjižnica Python. Knjižnica, ki jo je ustvarila Facebookova raziskovalna skupina AI, vam omogoča izvajanje številnih različnih aplikacij, vključno z analizo razpoloženja, kjer lahko zazna, ali je stavek pozitiven ali negativen.

PyTorch je izjemno hiter pri izvajanju in ga je mogoče upravljati s poenostavljenimi procesorji ali CPE in GPE. Knjižnico lahko razširite z njenimi zmogljivimi API-ji in ima nabor orodij za naravni jezik. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij PyTorcha: 

• Oblačna platforma in ekosistem
• Robusten okvir
• Izredno hitro
• Lahko deluje na poenostavljenih procesorjih, CPE ali GPE

10. Flair

Naš seznam 10 najboljših knjižnic Python za analizo razpoloženja zaključuje Flair, ki je preprosta odprtokodna knjižnica NLP. Njegovo ogrodje je zgrajeno neposredno na PyTorchu, raziskovalna skupina za Flair pa je izdala več vnaprej pripravljenih modelov za različne naloge. 

Eden od predhodno usposobljenih modelov je model analize razpoloženja, usposobljen na naboru podatkov IMDB, ki ga je preprosto naložiti in napovedovati. S svojim naborom podatkov lahko tudi usposobite klasifikator s Flairom. Čeprav gre za uporaben vnaprej usposobljen model, se podatki, na katerih se usposablja, morda ne posplošujejo tako dobro kot druge domene, kot je Twitter. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Flair: 

• Open-source
• Podpira številne jezike
• Preprost za uporabo
• Več vnaprej usposobljenih modelov, vključno z analizo razpoloženja