10 Perpustakaan Python pangalusna pikeun Analisis Sentimen

Analisis sentimen mangrupikeun téknik anu kuat anu anjeun tiasa dianggo pikeun ngalakukeun hal-hal sapertos nganalisa tanggapan palanggan atanapi ngawas média sosial. Kitu cenah, analisis sentimen kacida pajeulitna sabab ngalibatkeun data anu henteu terstruktur sareng variasi basa. 

Téhnik ngolah basa alami (NLP), analisis sentimen bisa dipaké pikeun nangtukeun naha data positif, négatif, atawa nétral. Salian ti museurkeun kana polaritasna téks, éta ogé tiasa ngadeteksi parasaan sareng émosi anu khusus, sapertos ambek, gumbira, sareng sedih. Analisis sentimen malah dipaké pikeun nangtukeun niat, kayaning lamun batur kabetot atanapi henteu. 

Analisis sentimen mangrupikeun alat anu pohara kuat anu beuki disebarkeun ku sagala jinis usaha, sareng aya sababaraha perpustakaan Python anu tiasa ngabantosan prosés ieu. 

Ieu mangrupikeun 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun analisa sentimen: 

1. corak

Puncak daptar perpustakaan Python pangsaéna pikeun analisa sentimen nyaéta Pola, anu mangrupikeun perpustakaan Python multiguna anu tiasa ngadamel NLP, pertambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, sareng visualisasi. 

Pola nyayogikeun rupa-rupa fitur, kalebet milarian superlatif sareng komparatif. Éta ogé tiasa ngalaksanakeun deteksi kanyataan sareng opini, anu ngajantenkeun janten pilihan utama pikeun analisa sentimen. Fungsi dina Pola ngabalikeun polaritasna sareng subyektivitas téks anu dipasihkeun, kalayan hasil Polaritasna mimitian ti anu positip dugi ka négatip pisan. 

Ieu sababaraha fitur utama Pola: 

• Perpustakaan serbaguna
• Pananjung superlatives na comparatives
• Ngabalikeun polaritas sareng subyektivitas téks anu dipasihkeun
• Polaritasna dibasajankeun positip pisan dugi ka négatip

2. Babakan

Pilihan anu sanés pikeun analisa sentimen nyaéta VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), anu mangrupikeun aturan / basis leksikon, open-source sentimen analyzer perpustakaan anu tos diwangun dina NLTK. Alat ieu dirarancang khusus pikeun sentimen anu dinyatakeun dina média sosial, sareng ngagunakeun kombinasi A leksikon sentimen sareng daptar fitur léksikal anu umumna dilabélan dumasar kana orientasi semantisna salaku positip atanapi négatip. 

VADER ngitung sentimen téks sareng mulangkeun kamungkinan kalimat input anu dipasihkeun janten positip, négatip, atanapi saraf. Alatna tiasa nganalisis data tina sagala jinis platform média sosial, sapertos Twitter sareng Facebook. 

Ieu sababaraha fitur utama VADER: 

• Teu merlukeun data latihan
• Ngartos sentimen téks anu ngandung émoticon, slangs, konjungsi, jsb. 
• Alus pisan pikeun téks média sosial
• Perpustakaan open source

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mangrupikeun modél pembelajaran mesin luhur anu dianggo pikeun tugas NLP, kalebet analisis sentimen. Diwangun dina 2018 ku Google, perpustakaan ieu dilatih dina basa Inggris WIkipedia sareng BooksCorpus, sareng éta kabuktosan janten salah sahiji perpustakaan anu paling akurat pikeun tugas NLP. 

Kusabab BERT dilatih dina korpus téks anu ageung, éta gaduh kamampuan anu langkung saé pikeun ngartos basa sareng diajar variabilitas dina pola data. 

Ieu sababaraha fitur utama BERT: 

• Gampang pikeun fine tune
• Rupa-rupa tugas NLP, kalebet analisis sentimen
• Dilatih dina korpus badag tina téks unlabeled
• Model jero dua arah

4. TextBlob

TextBlob mangrupikeun pilihan anu hadé pikeun analisa sentimen. Perpustakaan Python basajan ngadukung analisis rumit sareng operasi dina data tékstual. Pikeun pendekatan dumasar-léksikon, TextBlob ngahartikeun hiji sentimen ku orientasi semantis sarta inténsitas unggal kecap dina kalimah, nu merlukeun kamus pre-diartikeun klasifikasi kecap négatip jeung positif. Alat napelkeun skor individu pikeun sakabéh kecap, sarta sentimen final diitung. 

TextBlob mulihkeun polaritasna sareng subyektivitas kalimah, kalayan rentang Polaritasna négatif ka positip. Labél semantik perpustakaan ngabantosan analisa, kalebet émotikon, tanda seru, emojis, sareng seueur deui. 

Ieu sababaraha fitur utama TextBlob: 

• perpustakaan Python basajan
• Ngarojong analisa rumit sareng operasi dina data tékstual
• Napelkeun skor sentimen individu
• Ngabalikeun polaritas sareng subyektivitas kalimah

5. spaCy

Perpustakaan NLP open-source, spaCy mangrupikeun pilihan anu sanés pikeun analisa sentimen. Perpustakaan ngamungkinkeun pamekar nyieun aplikasi nu bisa ngolah jeung ngarti volume masif téks, sarta biasa dipaké pikeun ngawangun sistem pamahaman basa alam jeung sistem ékstraksi informasi. 

Kalayan spaCy, anjeun tiasa ngalaksanakeun analisa sentimen pikeun ngumpulkeun inpormasi anu wawasan ngeunaan produk atanapi merek anjeun tina rupa-rupa sumber, sapertos email, média sosial, sareng ulasan produk. 

Ieu sababaraha fitur utama SpaCy: 

• Gancang sareng gampang dianggo
• Gede pikeun pamekar pemula
• Ngolah volume téks anu ageung
• Analisis sentimen kalayan rupa-rupa sumber

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP mangrupikeun perpustakaan Python sanés anu ngandung rupa-rupa alat téknologi basa manusa anu ngabantosan nerapkeun analisis linguistik kana téks. CoreNLP incorporates parabot Stanford NLP, kaasup analisis sentimen. Éta ogé ngadukung lima basa total: Inggris, Arab, Jerman, Cina, Perancis, sareng Spanyol. 

Alat sentimen ngawengku rupa-rupa program pikeun ngarojong eta, sarta model bisa dipaké pikeun nganalisis téks ku nambahkeun "sentimen" kana daptar annotators. Éta ogé kalebet garis paréntah pangrojong sareng dukungan pelatihan modél. 

Ieu sababaraha fitur utama CoreNLP: 

• Incorporates parabot Stanford NLP
• Ngarojong lima basa
• Nganalisis téks ku cara nambahkeun "sentimen"
• Garis paréntah pangrojong sareng dukungan pelatihan modél

7. diajar-scikit

Perpustakaan Python mandiri dina Github, scikit-learning asalna mangrupikeun extension pihak katilu pikeun perpustakaan SciPy. Sanaos éta hususna kapaké pikeun algoritma pembelajaran mesin klasik sapertos anu dianggo pikeun deteksi spam sareng pangakuan gambar, scikit-learning ogé tiasa dianggo pikeun tugas NLP, kalebet analisis sentimen. 

Perpustakaan Python tiasa ngabantosan anjeun ngalaksanakeun analisa sentimen pikeun nganalisis pendapat atanapi parasaan ngalangkungan data ku ngalatih modél anu tiasa kaluaran upami téks positip atanapi négatip. Eta nyadiakeun sababaraha vectorizers pikeun narjamahkeun dokumén input kana vektor fitur, sarta eta hadir kalawan sababaraha classifiers béda geus diwangun-di. 

Ieu sababaraha fitur utama scikit-learning: 

• Diwangun dina SciPy sareng NumPy
• Kabuktian ku aplikasi kahirupan nyata
• Rupa-rupa model sareng algoritma
• Dipaké ku pausahaan badag kawas Spotify

8. Poliglot

Hiji deui pilihan anu hadé pikeun analisa sentimen nyaéta Polyglot, anu mangrupikeun perpustakaan Python open-source anu dianggo pikeun ngalakukeun rupa-rupa operasi NLP. Perpustakaan dumasar kana Numpy sareng luar biasa gancang bari nawiskeun rupa-rupa paréntah khusus. 

Salah sahiji titik jual luhur Polyglot nyaéta yén éta ngadukung aplikasi multibasa anu éksténsif. Numutkeun dokuméntasina, éta ngadukung analisis sentimen pikeun 136 basa. Dipikawanoh pikeun efisiensi, laju, sareng lugasna. Polyglot sering dipilih pikeun proyék-proyék anu ngalibatkeun basa anu henteu dirojong ku spaCy. 

Ieu sababaraha fitur utama Polyglot: 

• Multilingual kalawan 136 basa dirojong pikeun analisis sentimen
• Diwangun dina luhureun NumPy
• Sumber open
• Éfisién, gancang, sareng lugas

9. PyTorch

Ngadeukeutan tungtung daptar kami nyaéta PyTorch, perpustakaan Python open source anu sanés. Dijieun ku tim riset AI Facebook, perpustakaan ngamungkinkeun anjeun ngalaksanakeun seueur aplikasi anu béda-béda, kalebet analisa sentimen, dimana éta tiasa ngadeteksi upami kalimat positip atanapi négatif.

PyTorch gancang pisan dina palaksanaan, sareng éta tiasa dioperasikeun dina prosesor saderhana atanapi CPU sareng GPU. Anjeun tiasa ngalegaan perpustakaan kalayan API anu kuat, sareng gaduh toolkit basa alami. 

Ieu sababaraha fitur utama PyTorch: 

• Platform awan sareng ékosistem
• Kerangka mantap
• Gancang pisan
• Bisa dioperasikeun dina prosesor saderhana, CPUs, atawa GPUs

10. Flair

Nutup daptar kami tina 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun analisa sentimen nyaéta Flair, anu mangrupikeun perpustakaan NLP open-source basajan. Kerangka na diwangun langsung dina PyTorch, sareng tim peneliti di tukangeun Flair parantos ngarilis sababaraha modél anu tos dilatih pikeun sababaraha tugas. 

Salah sahiji modél anu tos dilatih nyaéta modél analisis sentimen anu dilatih dina set data IMDB, sareng saderhana pikeun ngamuat sareng ngadamel prediksi. Anjeun ogé tiasa ngalatih classifier sareng Flair nganggo set data anjeun. Sanaos éta modél anu dilatih sateuacana, data anu dilatih tiasa henteu digeneralisasi ogé domain sanés, sapertos Twitter. 

Ieu sababaraha fitur utama Flair: 

• Sumber open
• Ngarojong sababaraha basa
• Basajan ngagunakeun
• Sababaraha model pre-dilatih, kaasup analisis sentimen