10 Bibliotekat më të mira të Python për analizën e ndjenjave

Analiza e ndjenjave është një teknikë e fuqishme që mund ta përdorni për të bërë gjëra të tilla si analizimi i reagimeve të klientëve ose monitorimi i mediave sociale. Me këtë u tha, analiza e ndjenjave është shumë e ndërlikuar pasi përfshin të dhëna të pastrukturuara dhe variacione gjuhësore. 

Një teknikë e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP), analiza e ndjenjave mund të përdoret për të përcaktuar nëse të dhënat janë pozitive, negative ose neutrale. Përveç fokusimit në polaritetin e një teksti, ai gjithashtu mund të zbulojë ndjenja dhe emocione specifike, të tilla si të zemëruar, të lumtur dhe të trishtuar. Analiza e ndjenjave përdoret madje për të përcaktuar qëllimet, të tilla si nëse dikush është i interesuar apo jo. 

Analiza e ndjenjave është një mjet shumë i fuqishëm që po përdoret gjithnjë e më shumë nga të gjitha llojet e bizneseve dhe ka disa biblioteka Python që mund të ndihmojnë në kryerjen e këtij procesi. 

Këtu janë 10 bibliotekat më të mira të Python për analizën e ndjenjave: 

1. Model

Në krye të listës sonë të bibliotekave më të mira Python për analizën e ndjenjave është Pattern, e cila është një bibliotekë Python me shumë qëllime që mund të trajtojë NLP-në, minimin e të dhënave, analizën e rrjetit, mësimin e makinerive dhe vizualizimin. 

Modeli ofron një gamë të gjerë karakteristikash, duke përfshirë gjetjen e superlativave dhe krahasuesve. Ai gjithashtu mund të kryejë zbulimin e fakteve dhe opinioneve, gjë që e bën atë të dallohet si një zgjedhje kryesore për analizën e ndjenjave. Funksioni në Modeli kthen polaritetin dhe subjektivitetin e një teksti të caktuar, me një rezultat polariteti që varion nga shumë pozitiv në shumë negativ. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Pattern: 

• Bibliotekë me shumë qëllime
• Gjetja e superlativave dhe krahasuesve
• Rikthen polaritetin dhe subjektivitetin e tekstit të dhënë
• Polariteti varion nga shumë pozitiv në shumë negativ

2. Vader

Një tjetër opsion kryesor për analizën e ndjenjave është VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), i cili është një bibliotekë e para-ndërtuar me analizues të ndjenjave me burim të hapur, të bazuar në rregulla/leksikon brenda NLTK. Mjeti është krijuar posaçërisht për ndjenjat e shprehura në mediat sociale dhe përdor një kombinim të leksikut të një sentimenti dhe një listë të veçorive leksikore që përgjithësisht etiketohen sipas orientimit të tyre semantik si pozitive ose negative. 

VADER llogarit ndjenjën e tekstit dhe kthen probabilitetin që një fjali e dhënë hyrëse të jetë pozitive, negative ose nervore. Mjeti mund të analizojë të dhënat nga të gjitha llojet e platformave të mediave sociale, si Twitter dhe Facebook. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të VADER: 

• Nuk kërkon të dhëna trajnimi
• Kuptoni ndjenjën e tekstit që përmban emoticon, zhargon, lidhëza, etj. 
• E shkëlqyeshme për tekstin e mediave sociale
• Biblioteka me burim të hapur

3. BERT

BERT (Përfaqësimet e koduesit dydrejtues nga transformatorët) është një model më i mirë i mësimit të makinerive i përdorur për detyrat NLP, duke përfshirë analizën e ndjenjave. E zhvilluar në vitin 2018 nga Google, biblioteka u trajnua në WIkipedia dhe BooksCorpus në anglisht dhe u dëshmua të ishte një nga bibliotekat më të sakta për detyrat NLP. 

Për shkak se BERT është trajnuar në një korpus të madh teksti, ai ka një aftësi më të mirë për të kuptuar gjuhën dhe për të mësuar ndryshueshmërinë në modelet e të dhënave. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të BERT: 

• Lehtë për tu sintonizuar
• Gamë e gjerë detyrash NLP, duke përfshirë analizën e ndjenjave
• Trajnuar në një korpus të madh tekstesh pa etiketa
• Model me dy drejtime të thella

4. TextBlob

TextBlob është një tjetër zgjedhje e shkëlqyer për analizën e ndjenjave. Biblioteka e thjeshtë Python mbështet analizat komplekse dhe operacionet mbi të dhënat tekstuale. Për qasjet e bazuara në leksik, TextBlob përcakton një ndjenjë sipas orientimit semantik dhe intensitetit të secilës fjalë në një fjali, e cila kërkon një fjalor të paracaktuar që klasifikon fjalët negative dhe pozitive. Mjeti cakton pikë individuale për të gjitha fjalët dhe një ndjenjë përfundimtare llogaritet. 

TextBlob kthen polaritetin dhe subjektivitetin e një fjalie, me një gamë polariteti nga negative në pozitive. Etiketat semantike të bibliotekës ndihmojnë me analizën, duke përfshirë emoticon, pikëçuditje, emoji dhe më shumë. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të TextBlob: 

• Bibliotekë e thjeshtë Python
• Mbështet analizat komplekse dhe operacionet mbi të dhënat tekstuale
• Cakton pikë individuale të ndjenjave
• Rikthen polaritetin dhe subjektivitetin e fjalisë

5. Hapësirë

Një bibliotekë NLP me burim të hapur, spaCy është një tjetër opsion kryesor për analizën e ndjenjave. Biblioteka u mundëson zhvilluesve të krijojnë aplikacione që mund të përpunojnë dhe kuptojnë vëllime masive të tekstit, dhe përdoret për të ndërtuar sisteme të të kuptuarit të gjuhës natyrore dhe sisteme të nxjerrjes së informacionit. 

Me spaCy, ju mund të kryeni analiza të ndjenjave për të mbledhur informacion të detajuar rreth produkteve ose markës suaj nga një gamë e gjerë burimesh, të tilla si emailet, mediat sociale dhe rishikimet e produkteve. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të SpaCy: 

• I shpejtë dhe i lehtë për t'u përdorur
• E shkëlqyeshme për zhvilluesit fillestarë
• Përpunoni vëllime masive teksti
• Analiza e ndjenjave me një gamë të gjerë burimesh

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP është një tjetër bibliotekë Python që përmban një shumëllojshmëri mjetesh të teknologjisë së gjuhës njerëzore që ndihmojnë në aplikimin e analizës gjuhësore në tekst. CoreNLP përfshin mjetet e Stanford NLP, duke përfshirë analizën e ndjenjave. Ai gjithashtu mbështet pesë gjuhë në total: anglisht, arabisht, gjermanisht, kinezisht, frëngjisht dhe spanjisht. 

Mjeti i ndjenjave përfshin programe të ndryshme për ta mbështetur atë dhe modeli mund të përdoret për të analizuar tekstin duke shtuar "sentiment" në listën e anotuesve. Ai gjithashtu përfshin një linjë komandimi të mbështetjes dhe modelin e mbështetjes së trajnimit. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të CoreNLP: 

• Përfshin mjetet e Stanford NLP
• Mbështet pesë gjuhë
• Analizon tekstin duke shtuar "ndjenja"
• Linja komanduese e mbështetjes dhe modeli i mbështetjes së trajnimit

7. scikit-mësuar

Një bibliotekë e pavarur Python në Github, scikit-learn ishte fillimisht një shtesë e palës së tretë për bibliotekën SciPy. Ndërsa është veçanërisht i dobishëm për algoritmet klasike të mësimit të makinerive si ato të përdorura për zbulimin e spamit dhe njohjen e imazheve, scikit-learn mund të përdoret gjithashtu për detyrat NLP, duke përfshirë analizën e ndjenjave. 

Biblioteka e Python mund t'ju ndihmojë të kryeni analizën e ndjenjave për të analizuar opinionet ose ndjenjat përmes të dhënave duke trajnuar një model që mund të nxjerrë nëse teksti është pozitiv ose negativ. Ajo ofron disa vektorizuesit për të përkthyer dokumentet hyrëse në vektorë të veçorive dhe vjen me një numër klasifikuesish të ndryshëm të integruar tashmë. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të të mësuarit scikit: 

• Ndërtuar në SciPy dhe NumPy
• Provuar me aplikacione në jetën reale
• Gama e larmishme e modeleve dhe algoritmeve
• Përdoret nga kompani të mëdha si Spotify

8. Poliglot

Një zgjedhje më e mirë për analizën e ndjenjave është Polyglot, e cila është një bibliotekë Python me burim të hapur që përdoret për të kryer një gamë të gjerë operacionesh NLP. Biblioteka bazohet në Numpy dhe është tepër e shpejtë ndërsa ofron një larmi të madhe komandash të dedikuara. 

Një nga pikat më të mira të shitjes së Polyglot është se ai mbështet aplikacione të gjera shumëgjuhëshe. Sipas dokumentacionit të tij, ai mbështet analizën e ndjenjave për 136 gjuhë. Është i njohur për efikasitetin, shpejtësinë dhe drejtësinë e tij. Polyglot zgjidhet shpesh për projekte që përfshijnë gjuhë që nuk mbështeten nga spaCy. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Polyglot: 

• Shumëgjuhëshe me 136 gjuhë të mbështetura për analizën e ndjenjave
• Ndërtuar në krye të NumPy
• Burim të hapur
• Efektive, e shpejtë dhe e drejtpërdrejtë

9. PyTorch

Afër fundit të listës sonë është PyTorch, një tjetër bibliotekë Python me burim të hapur. E krijuar nga ekipi kërkimor i AI i Facebook-ut, biblioteka ju mundëson të kryeni shumë aplikacione të ndryshme, duke përfshirë analizën e ndjenjave, ku mund të zbulojë nëse një fjali është pozitive apo negative.

PyTorch është jashtëzakonisht i shpejtë në ekzekutim dhe mund të operohet në procesorë të thjeshtuar ose CPU dhe GPU. Ju mund ta zgjeroni bibliotekën me API-të e saj të fuqishme dhe ajo ka një paketë mjetesh të gjuhës natyrore. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të PyTorch: 

• Platforma cloud dhe ekosistemi
• Kornizë e fortë
• Jashtëzakonisht i shpejtë
• Mund të operohet në procesorë të thjeshtuar, CPU ose GPU

10. Shkathtësi

Mbyllja e listës sonë të 10 bibliotekave më të mira të Python për analizën e ndjenjave është Flair, e cila është një bibliotekë e thjeshtë NLP me burim të hapur. Korniza e tij është ndërtuar drejtpërdrejt në PyTorch dhe ekipi i kërkimit pas Flair ka lëshuar disa modele të para-trajnuara për një sërë detyrash. 

Një nga modelet e trajnuara paraprakisht është një model i analizës së ndjenjave i trajnuar në një grup të dhënash IMDB, dhe është e thjeshtë të ngarkosh dhe të bësh parashikime. Ju gjithashtu mund të trajnoni një klasifikues me Flair duke përdorur të dhënat tuaja. Ndërsa është një model i dobishëm i trajnuar paraprakisht, të dhënat mbi të cilat është trajnuar mund të mos përgjithësohen si domenet e tjera, si Twitter. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Flair: 

• Burim të hapur
• Mbështet një numër gjuhësh
• Thjeshtë për t'u përdorur
• Disa modele të trajnuara paraprakisht, duke përfshirë analizën e ndjenjave