10 најбољих Питхон библиотека за анализу расположења

Анализа сентимента је моћна техника коју можете користити да урадите ствари као што је анализа повратних информација купаца или праћење друштвених медија. С тим у вези, анализа осећања је веома компликована јер укључује неструктуриране податке и језичке варијације. 

Техника обраде природног језика (НЛП), анализа осећања може се користити да би се утврдило да ли су подаци позитивни, негативни или неутрални. Поред фокусирања на поларитет текста, он такође може да открије специфична осећања и емоције, као што су љути, срећни и тужни. Анализа сентимента се чак користи за утврђивање намера, на пример да ли је неко заинтересован или не. 

Анализа осећања је веома моћан алат који се све више примењује у свим врстама предузећа, а постоји неколико Питхон библиотека које могу помоћи у спровођењу овог процеса. 

Ево 10 најбољих Питхон библиотека за анализу расположења: 

1. Образац

На врху наше листе најбољих Питхон библиотека за анализу осећања је Паттерн, који је вишенаменска Питхон библиотека која може да обрађује НЛП, рударење података, анализу мреже, машинско учење и визуелизацију. 

Образац пружа широк спектар функција, укључујући проналажење суперлатива и компаратива. Такође може да спроводи откривање чињеница и мишљења, због чега се истиче као врхунски избор за анализу расположења. Функција у Паттерну враћа поларитет и субјективност датог текста, са резултатом Поларити у распону од веома позитивног до веома негативног. 

Ево неких од главних карактеристика Паттерн-а: 

• Вишенаменска библиотека
• Проналажење суперлатива и компаратива
• Враћа поларитет и субјективност датог текста
• Поларитет се креће од веома позитивног до веома негативног

2. ВАДЕР

Још једна врхунска опција за анализу сентимента је ВАДЕР (Валенце Аваре Дицтионари и сЕнтимент Реасонер), који је библиотека заснована на правилима/лексикону, унапред изграђена библиотека за анализатор осећања у оквиру НЛТК-а. Алат је посебно дизајниран за осећања изражена на друштвеним медијима и користи комбинацију А лексикона осећања и листе лексичких карактеристика које су генерално означене према њиховој семантичкој оријентацији као позитивне или негативне. 

ВАДЕР израчунава сентимент текста и враћа вероватноћу да ће дата улазна реченица бити позитивна, негативна или неуронска. Алат може анализирати податке са свих врста платформи друштвених медија, као што су Твиттер и Фацебоок. 

Ево неких од главних карактеристика ВАДЕР-а: 

• Не захтева податке о обуци
• Разумети осећај текста који садржи емотиконе, сленгове, везнике итд. 
• Одлично за текст на друштвеним мрежама
• Библиотека отвореног кода

3. БЕРТ

БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) је врхунски модел машинског учења који се користи за НЛП задатке, укључујући анализу сентимента. Развијена 2018. године од стране Гоогле-а, библиотека је обучена на енглеској Википедији и БооксЦорпус-у и показала се као једна од најтачнијих библиотека за НЛП задатке. 

Пошто је БЕРТ обучен на великом текстуалном корпусу, има бољу способност да разуме језик и да научи варијабилност у обрасцима података. 

Ево неких од главних карактеристика БЕРТ-а: 

• Лако за фино подешавање
• Широк спектар НЛП задатака, укључујући анализу осећања
• Обучен на великом корпусу неозначеног текста
• Дубоко двосмерни модел

4. ТектБлоб

ТектБлоб је још један одличан избор за анализу расположења. Једноставна Питхон библиотека подржава сложену анализу и операције над текстуалним подацима. За приступе засноване на лексици, ТектБлоб дефинише осећање његовом семантичком оријентацијом и интензитетом сваке речи у реченици, што захтева унапред дефинисани речник који класификује негативне и позитивне речи. Алат додељује појединачне оцене свим речима и израчунава се коначни осећај. 

ТектБлоб враћа поларитет и субјективност реченице, са распоном поларитета од негативног до позитивног. Семантичке ознаке библиотеке помажу у анализи, укључујући емотиконе, узвичнике, емоџије и још много тога. 

Ево неких од главних карактеристика ТектБлоб-а: 

• Једноставна Питхон библиотека
• Подржава сложену анализу и операције на текстуалним подацима
• Додељује индивидуалне оцене осећања
• Враћа поларитет и субјективност реченице

5. спаЦи

НЛП библиотека отвореног кода, спаЦи је још једна врхунска опција за анализу расположења. Библиотека омогућава програмерима да креирају апликације које могу да обрађују и разумеју огромне количине текста, а користи се за изградњу система разумевања природног језика и система за екстракцију информација. 

Са спаЦи, можете да извршите анализу расположења да бисте прикупили проницљиве информације о вашим производима или бренду из широког спектра извора, као што су е-поруке, друштвени медији и рецензије производа. 

Ево неких од главних карактеристика СпаЦи-а: 

• Брз и једноставан за употребу
• Одлично за програмере почетнике
• Обрадите огромне количине текста
• Анализа сентимента са широким спектром извора

6. ЦореНЛП

Станфорд ЦореНЛП је још једна Питхон библиотека која садржи разне алате технологије људског језика који помажу у примени лингвистичке анализе на текст. ЦореНЛП укључује Станфорд НЛП алате, укључујући анализу расположења. Такође подржава пет језика укупно: енглески, арапски, немачки, кинески, француски и шпански. 

Алат за сентимент укључује различите програме који га подржавају, а модел се може користити за анализу текста додавањем „сентимента“ на листу анотатора. Такође укључује командну линију за подршку и подршку за обуку модела. 

Ево неких од главних карактеристика ЦореНЛП-а: 

• Укључује Станфорд НЛП алате
• Подржава пет језика
• Анализира текст додавањем „сентимента“
• Командна линија подршке и подршка обуци модела

7. сцикит-леарн

Самостална Питхон библиотека на Гитхубу, сцикит-леарн је првобитно била проширење треће стране за СциПи библиотеку. Иако је посебно користан за класичне алгоритме машинског учења попут оних који се користе за откривање нежељене поште и препознавање слика, сцикит-леарн се такође може користити за НЛП задатке, укључујући анализу осећања. 

Питхон библиотека може да вам помогне да извршите анализу осећања да бисте анализирали мишљења или осећања путем података обучавањем модела који може да произведе да ли је текст позитиван или негативан. Обезбеђује неколико векторизатори да преведе улазне документе у векторе карактеристика, а долази са већим бројем различитих класификатора који су већ уграђени. 

Ево неких од главних карактеристика сцикит-леарн-а: 

• Изграђен на СциПи и НумПи
• Доказано са апликацијама у стварном животу
• Разноврсна палета модела и алгоритама
• Користе га велике компаније као што је Спотифи

8. Полиглот

Још један одличан избор за анализу расположења је Полиглот, која је Питхон библиотека отвореног кода која се користи за обављање широког спектра НЛП операција. Библиотека је заснована на Нумпију и невероватно је брза док нуди велики избор наменских команди. 

Једна од најбољих продајних тачака Полиглота је то што подржава опсежне вишејезичне апликације. Према својој документацији, подржава анализу расположења за 136 језика. Познат је по својој ефикасности, брзини и једноставности. Полиглот се често бира за пројекте који укључују језике које спаЦи не подржава. 

Ево неких од главних карактеристика Полиглота: 

• Вишејезичан са 136 подржаних језика за анализу расположења
• Направљен на врху НумПи-а
• Опен-соурце
• Ефикасно, брзо и једноставно

9. ПиТорцх

При крају наше листе је ПиТорцх, још једна Питхон библиотека отвореног кода. Креирана од стране Фацебоок-овог истраживачког тима за вештачку интелигенцију, библиотека вам омогућава да примените много различитих апликација, укључујући анализу осећања, где може да открије да ли је реченица позитивна или негативна.

ПиТорцх је изузетно брз у извршавању и може се радити на поједностављеним процесорима или ЦПУ-има и ГПУ-има. Можете проширити библиотеку помоћу њених моћних АПИ-ја и она има комплет алата природног језика. 

Ево неких од главних карактеристика ПиТорцх-а: 

• Цлоуд платформа и екосистем
• Робустан оквир
• Изузетно брзо
• Може да ради на поједностављеним процесорима, ЦПУ-има или ГПУ-овима

КСНУМКС. Њух

Нашу листу од 10 најбољих Питхон библиотека за анализу осећања затвара Флаир, која је једноставна НЛП библиотека отвореног кода. Његов оквир је изграђен директно на ПиТорцх-у, а истраживачки тим који стоји иза Флаир-а је објавио неколико унапред обучених модела за различите задатке. 

Један од унапред обучених модела је модел анализе осећања обучен на ИМДБ скупу података, и лако се учитава и предвиђа. Такође можете да обучите класификатор са Флаир користећи свој скуп података. Иако је то користан претходно обучени модел, подаци на којима се обучава можда неће бити генерализовани као други домени, као што је Твиттер. 

Ево неких од главних карактеристика Флаир-а: 

• Опен-соурце
• Подржава бројне језике
• Једноставан за употребу
• Неколико унапред обучених модела, укључујући анализу осећања