10 bästa Python-bibliotek för sentimentanalys

Sentimentanalys är en kraftfull teknik som du kan använda för att göra saker som att analysera kundfeedback eller övervaka sociala medier. Med det sagt är sentimentanalys mycket komplicerad eftersom den involverar ostrukturerade data och språkvariationer. 

En naturlig språkbehandlingsteknik (NLP) kan sentimentanalys användas för att avgöra om data är positiv, negativ eller neutral. Förutom att fokusera på polariteten i en text, kan den också upptäcka specifika känslor och känslor, såsom arg, glad och ledsen. Sentimentanalys används till och med för att bestämma avsikter, till exempel om någon är intresserad eller inte. 

Sentimentanalys är ett mycket kraftfullt verktyg som i allt högre grad används av alla typer av företag, och det finns flera Python-bibliotek som kan hjälpa till att genomföra denna process. 

Här är de 10 bästa Python-biblioteken för sentimentanalys: 

1. Mönster

Toppar på vår lista över bästa Python-bibliotek för sentimentanalys är Pattern, som är ett mångsidigt Python-bibliotek som kan hantera NLP, datautvinning, nätverksanalys, maskininlärning och visualisering. 

Mönster ger ett brett utbud av funktioner, inklusive att hitta superlativ och jämförelser. Den kan också utföra fakta- och åsiktsdetektering, vilket gör att den sticker ut som ett toppval för sentimentanalys. Funktionen i Pattern returnerar polaritet och subjektivitet för en given text, med ett polaritetsresultat som sträcker sig från mycket positivt till mycket negativt. 

Här är några av huvudfunktionerna i Pattern: 

• Multifunktionsbibliotek
• Hitta superlativ och jämförelser
• Returnerar polaritet och subjektivitet för given text
• Polariteten sträcker sig från mycket positiv till mycket negativ

2. VADER

Ett annat toppalternativ för sentimentanalys är VADER (Valence Aware Dictionary and SEntiment Reasoner), som är ett regel-/lexikonbaserat, förbyggt bibliotek med öppen källkod för sentimentanalysator inom NLTK. Verktyget är specifikt utformat för känslor som uttrycks i sociala medier, och det använder en kombination av ett sentimentlexikon och en lista över lexikaliska egenskaper som i allmänhet märks enligt sin semantiska orientering som positiva eller negativa. 

VADER beräknar textsentimentet och returnerar sannolikheten för att en given inmatad mening är positiv, negativ eller neural. Verktyget kan analysera data från alla möjliga sociala medieplattformar, som Twitter och Facebook. 

Här är några av huvudfunktionerna i VADER: 

• Kräver inga träningsdata
• Förstå känslan av text som innehåller uttryckssymboler, slang, konjunktioner, etc. 
• Utmärkt för text i sociala medier
• Bibliotek med öppen källkod

3.BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en toppmodell för maskininlärning som används för NLP-uppgifter, inklusive sentimentanalys. Biblioteket utvecklades 2018 av Google och utbildades på engelska Wikipedia och BooksCorpus, och det visade sig vara ett av de mest exakta biblioteken för NLP-uppgifter. 

Eftersom BERT utbildades på en stor textkorpus, har den en bättre förmåga att förstå språk och att lära sig variabilitet i datamönster. 

Här är några av BERTs huvudfunktioner: 

• Lätt att finjustera
• Brett utbud av NLP-uppgifter, inklusive sentimentanalys
• Utbildad på en stor korpus av omärkt text
• Djupt dubbelriktad modell

4. TextBlob

TextBlob är ett annat bra val för sentimentanalys. Det enkla Python-biblioteket stöder komplex analys och operationer på textdata. För lexikonbaserade tillvägagångssätt definierar TextBlob ett sentiment genom dess semantiska orientering och intensiteten av varje ord i en mening, vilket kräver en fördefinierad ordbok som klassificerar negativa och positiva ord. Verktyget tilldelar individuella poäng till alla ord och en slutlig känsla beräknas. 

TextBlob returnerar polaritet och subjektivitet för en mening, med ett polaritetsområde från negativt till positivt. Bibliotekets semantiska etiketter hjälper till med analys, inklusive uttryckssymboler, utropstecken, emojis och mer. 

Här är några av huvudfunktionerna i TextBlob: 

• Enkelt Python-bibliotek
• Stöder komplexa analyser och operationer på textdata
• Tilldelar individuella sentimentpoäng
• Returnerar meningens polaritet och subjektivitet

5. rymd

SpaCy, ett NLP-bibliotek med öppen källkod, är ett annat toppalternativ för sentimentanalys. Biblioteket gör det möjligt för utvecklare att skapa applikationer som kan bearbeta och förstå stora volymer text, och det används för att konstruera naturliga språkförståelsesystem och informationsextraktionssystem. 

Med spaCy kan du utföra sentimentanalyser för att samla in insiktsfull information om dina produkter eller varumärke från en mängd olika källor, såsom e-post, sociala medier och produktrecensioner. 

Här är några av huvudfunktionerna i SpaCy: 

• Snabbt och lättanvänt
• Perfekt för nybörjare utvecklare
• Bearbeta stora mängder text
• Sentimentanalys med brett utbud av källor

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP är ett annat Python-bibliotek som innehåller en mängd olika mänskliga språkteknologiska verktyg som hjälper till att tillämpa språklig analys på text. CoreNLP innehåller Stanford NLP-verktyg, inklusive sentimentanalys. Den stöder också fem språk totalt: engelska, arabiska, tyska, kinesiska, franska och spanska. 

Sentimentverktyget innehåller olika program för att stödja det, och modellen kan användas för att analysera text genom att lägga till "sentiment" i listan över kommentatorer. Den innehåller också en kommandorad för support och modellträningsstöd. 

Här är några av huvudfunktionerna i CoreNLP: 

• Innehåller Stanford NLP-verktyg
• Stöder fem språk
• Analyserar text genom att lägga till "sentiment"
• Kommandorad för support och modellutbildningsstöd

7. scikit lära

Scikit-learn, ett fristående Python-bibliotek på Github, var ursprungligen en tredjepartstillägg till SciPy-biblioteket. Även om det är särskilt användbart för klassiska maskininlärningsalgoritmer som de som används för skräppostdetektering och bildigenkänning, kan scikit-learn också användas för NLP-uppgifter, inklusive sentimentanalys. 

Python-biblioteket kan hjälpa dig att utföra sentimentanalys för att analysera åsikter eller känslor genom data genom att träna en modell som kan mata ut om texten är positiv eller negativ. Det ger flera vektoriserare för att översätta ingångsdokumenten till vektorer av funktioner, och det kommer med ett antal olika klassificerare som redan är inbyggda. 

Här är några av huvudfunktionerna i scikit-learn: 

• Byggd på SciPy och NumPy
• Beprövad med verkliga applikationer
• Mångsidigt utbud av modeller och algoritmer
• Används av stora företag som Spotify

8. Flerspråkig

Ett annat bra val för sentimentanalys är Polyglot, som är ett Python-bibliotek med öppen källkod som används för att utföra ett brett utbud av NLP-operationer. Biblioteket är baserat på Numpy och är otroligt snabbt samtidigt som det erbjuder ett stort utbud av dedikerade kommandon. 

En av de bästa försäljningsargumenten för Polyglot är att den stöder omfattande flerspråkiga applikationer. Enligt dess dokumentation stöder den sentimentanalys för 136 språk. Det är känt för sin effektivitet, snabbhet och enkelhet. Polyglot väljs ofta för projekt som involverar språk som inte stöds av spaCy. 

Här är några av huvuddragen i Polyglot: 

• Flerspråkig med 136 språk som stöds för sentimentanalys
• Byggd ovanpå NumPy
• Öppen källkod
• Effektivt, snabbt och okomplicerat

9. PyTorch

Närmar sig slutet på vår lista är PyTorch, ett annat Python-bibliotek med öppen källkod. Skapat av Facebooks AI-forskarteam, gör biblioteket att du kan utföra många olika applikationer, inklusive sentimentanalys, där det kan upptäcka om en mening är positiv eller negativ.

PyTorch är extremt snabb i exekvering, och den kan användas på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. Du kan utöka biblioteket med dess kraftfulla API:er, och det har en verktygslåda för naturligt språk. 

Här är några av huvudfunktionerna i PyTorch: 

• Molnplattform och ekosystem
• Robust ram
• Mycket snabbt
• Kan användas på förenklade processorer, CPU:er eller GPU:er

10. Stil

Vi avslutar vår lista över 10 bästa Python-bibliotek för sentimentanalys är Flair, som är ett enkelt NLP-bibliotek med öppen källkod. Dess ramverk är byggt direkt på PyTorch, och forskargruppen bakom Flair har släppt flera förtränade modeller för en mängd olika uppgifter. 

En av de förtränade modellerna är en sentimentanalysmodell tränad på en IMDB-datauppsättning, och den är enkel att ladda och göra förutsägelser. Du kan också träna en klassificerare med Flair med hjälp av din datauppsättning. Även om det är en användbar förtränad modell, kanske data den tränas på inte generaliseras lika bra som andra domäner, som Twitter. 

Här är några av huvuddragen i Flair: 

• Öppen källkod
• Stöder ett antal språk
• Enkel att använda
• Flera förtränade modeller, inklusive sentimentanalys