10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเทคนิคอันทรงพลังที่คุณสามารถใช้เพื่อทำสิ่งต่างๆ เช่น วิเคราะห์คำติชมของลูกค้า หรือติดตามโซเชียลมีเดีย ด้วยเหตุนี้ การวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความซับซ้อนสูง เนื่องจากเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและการเปลี่ยนแปลงทางภาษา 

เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อพิจารณาว่าข้อมูลเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง นอกจากจะเน้นไปที่ขั้วของข้อความแล้ว ยังตรวจจับความรู้สึกและอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจงได้ เช่น โกรธ มีความสุข และเศร้า การวิเคราะห์ความรู้สึกยังใช้เพื่อระบุความตั้งใจด้วย เช่น มีใครสนใจหรือไม่ก็ตาม 

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งธุรกิจทุกประเภทกำลังใช้งานมากขึ้นเรื่อยๆ และมีห้องสมุด Python หลายแห่งที่สามารถช่วยดำเนินการตามกระบวนการนี้ได้ 

นี่คือไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก: 

1. แบบแผน

รายชื่อไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกคือ Pattern ซึ่งเป็นไลบรารี Python อเนกประสงค์ที่สามารถจัดการ NLP การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เครือข่าย การเรียนรู้ของเครื่อง และการแสดงภาพ 

รูปแบบมีคุณสมบัติที่หลากหลาย รวมถึงการค้นหาขั้นสูงสุดและการเปรียบเทียบ นอกจากนี้ยังสามารถตรวจจับข้อเท็จจริงและความคิดเห็น ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ฟังก์ชันในรูปแบบจะส่งกลับขั้วและความเป็นตัวตนของข้อความที่กำหนด โดยผลลัพธ์ของขั้วจะมีตั้งแต่ค่าบวกสูงไปจนถึงค่าลบสูง 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Pattern: 

• ห้องสมุดอเนกประสงค์
• การค้นหาขั้นสูงสุดและการเปรียบเทียบ
• ส่งกลับขั้วและความเป็นส่วนตัวของข้อความที่กำหนด
• ขั้วไฟฟ้ามีตั้งแต่ขั้วบวกไปจนถึงขั้วลบสูง

2. VADER

ตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกคือ VADER (Valence Aware Dictionary และ sEntiment Reasoner) ซึ่งเป็นตัววิเคราะห์ความคิดเห็นแบบโอเพ่นซอร์สที่สร้างไว้ล่วงหน้าภายใน NLTK โดยใช้กฎ/พจนานุกรม เครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับความรู้สึกที่แสดงออกในสื่อสังคมออนไลน์ และใช้การผสมผสานระหว่าง A คำศัพท์เกี่ยวกับความรู้สึก และรายการคุณลักษณะของคำศัพท์ ซึ่งโดยทั่วไปจะมีป้ายกำกับตามการวางแนวความหมายว่าเป็นบวกหรือลบ 

VADER คำนวณความรู้สึกของข้อความและส่งกลับความน่าจะเป็นของประโยคอินพุตที่กำหนดให้เป็นบวก ลบ หรือประสาท เครื่องมือนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียทุกประเภท เช่น Twitter และ Facebook 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ VADER: 

• ไม่ต้องการข้อมูลการฝึกอบรม
• เข้าใจความรู้สึกของข้อความที่มีอีโมติคอน คำสแลง คำสันธาน ฯลฯ 
• ยอดเยี่ยมสำหรับข้อความโซเชียลมีเดีย
• ห้องสมุดโอเพ่นซอร์ส

3.BERT

BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงชั้นนำที่ใช้สำหรับงาน NLP รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก ห้องสมุดนี้พัฒนาขึ้นในปี 2018 โดย Google และได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับ WIkipedia ภาษาอังกฤษและ BooksCorpus และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งในห้องสมุดที่ถูกต้องที่สุดสำหรับงาน NLP 

เนื่องจาก BERT ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคลังข้อความขนาดใหญ่ จึงมีความสามารถที่ดีกว่าในการทำความเข้าใจภาษาและเรียนรู้ความแปรปรวนในรูปแบบข้อมูล 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ BERT: 

• ง่ายต่อการปรับแต่ง
• งาน NLP ที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก
• ฝึกฝนบนคลังข้อความขนาดใหญ่ที่ไม่มีป้ายกำกับ
• โมเดลสองทิศทางอย่างลึกซึ้ง

4. ข้อความหยด

TextBlob เป็นอีกทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ไลบรารี Python อย่างง่ายรองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและการดำเนินการกับข้อมูลที่เป็นข้อความ สำหรับวิธีการตามศัพท์บัญญัติ TextBlob กำหนดความรู้สึกโดยการวางแนวความหมายและความเข้มของแต่ละคำในประโยค ซึ่งต้องใช้พจนานุกรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจำแนกคำเชิงลบและเชิงบวก เครื่องมือจะให้คะแนนแต่ละคำให้กับทุกคำ และจะมีการคำนวณความรู้สึกสุดท้าย 

TextBlob ส่งคืนขั้วและความเป็นส่วนตัวของประโยค โดยมีช่วงขั้วลบเป็นบวก ป้ายความหมายของห้องสมุดช่วยในการวิเคราะห์ รวมถึงอีโมติคอน เครื่องหมายอัศเจรีย์ อิโมจิ และอื่นๆ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TextBlob: 

• ไลบรารี Python อย่างง่าย
• รองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและการดำเนินการกับข้อมูลที่เป็นข้อความ
• กำหนดคะแนนความเชื่อมั่นส่วนบุคคล
• ส่งกลับขั้วและความเป็นส่วนตัวของประโยค

5. สปาซี

ไลบรารี NLP แบบโอเพ่นซอร์ส spaCy เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ไลบรารีนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถประมวลผลและเข้าใจข้อความจำนวนมหาศาลได้ และใช้ในการสร้างระบบการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและระบบการดึงข้อมูล 

ด้วย spaCy คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ของคุณจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น อีเมล โซเชียลมีเดีย และบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ SpaCy: 

• รวดเร็วและใช้งานง่าย
• เหมาะสำหรับนักพัฒนามือใหม่
• ประมวลผลข้อความจำนวนมาก
• การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP เป็นห้องสมุด Python อีกแห่งที่มีเครื่องมือเทคโนโลยีภาษามนุษย์ที่หลากหลายซึ่งช่วยในการวิเคราะห์ภาษาศาสตร์กับข้อความ CoreNLP รวมเครื่องมือ Stanford NLP รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก นอกจากนี้ยังรองรับภาษาทั้งหมด XNUMX ภาษา ได้แก่ อังกฤษ อาหรับ เยอรมัน จีน ฝรั่งเศส และสเปน 

เครื่องมือความคิดเห็นประกอบด้วยโปรแกรมต่างๆ เพื่อรองรับ และสามารถใช้แบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ข้อความโดยการเพิ่ม "ความคิดเห็น" ในรายการของคำอธิบายประกอบ นอกจากนี้ยังมีสายการบังคับบัญชาของการสนับสนุนและการสนับสนุนการฝึกอบรมแบบจำลอง 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ CoreNLP: 

• รวมเครื่องมือ Stanford NLP
• รองรับห้าภาษา
• วิเคราะห์ข้อความโดยเพิ่ม "ความรู้สึก"
• สายการบังคับบัญชาของการสนับสนุนและการสนับสนุนการฝึกอบรมแบบจำลอง

7. scikit เรียนรู้

ไลบรารี Python แบบสแตนด์อโลนบน Github เดิมที scikit-learn เป็นส่วนขยายของบุคคลที่สามสำหรับไลบรารี SciPy แม้ว่าจะมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก เช่น ที่ใช้สำหรับการตรวจจับสแปมและการจดจำรูปภาพ แต่ scikit-learn ยังสามารถใช้กับงาน NLP รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก 

ไลบรารี Python สามารถช่วยคุณดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือความรู้สึกผ่านข้อมูลโดยการฝึกโมเดลที่สามารถแสดงผลว่าข้อความเป็นบวกหรือลบ มันมีหลายอย่าง เวคเตอร์ไลเซอร์ เพื่อแปลเอกสารอินพุตเป็นเวกเตอร์ของคุณลักษณะต่างๆ และมาพร้อมกับตัวแยกประเภทต่างๆ ที่มีอยู่แล้วในตัว 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ scikit-learn: 

• สร้างบน SciPy และ NumPy
• พิสูจน์แล้วด้วยการใช้งานจริง
• โมเดลและอัลกอริทึมที่หลากหลาย
• ใช้โดย บริษัท ใหญ่เช่น Spotify

8. ที่รู้หลายภาษา

อีกหนึ่งตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกคือ Polyglot ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ในการดำเนินการ NLP ที่หลากหลาย ไลบรารีนี้ใช้ Numpy และรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อในขณะที่มีคำสั่งเฉพาะที่หลากหลาย 

หนึ่งในจุดขายสูงสุดของ Polyglot คือรองรับแอปพลิเคชันหลายภาษามากมาย ตามเอกสารสนับสนุนการวิเคราะห์ความรู้สึกสำหรับ 136 ภาษา เป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพ ความรวดเร็ว และความตรงไปตรงมา หลายภาษามักถูกเลือกสำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่ spaCy ไม่รองรับ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Polyglot: 

• รองรับหลายภาษาด้วย 136 ภาษาสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก
• สร้างขึ้นบน NumPy
• เปิดแหล่งที่มา
• มีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และตรงไปตรงมา

9. ไพทอร์ช

ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเราคือ PyTorch ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สอีกตัวหนึ่ง ไลบรารีนี้สร้างขึ้นโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook ช่วยให้คุณสามารถใช้งานแอปพลิเคชันต่างๆ ได้มากมาย รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งสามารถตรวจจับได้ว่าประโยคหนึ่งเป็นบวกหรือลบ

PyTorch ทำงานเร็วมาก และสามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์หรือ CPU และ GPU ที่เรียบง่าย คุณสามารถขยายไลบรารีด้วย API ที่ทรงพลัง และมีชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ PyTorch: 

• แพลตฟอร์มคลาวด์และระบบนิเวศ
• กรอบที่แข็งแกร่ง
• รวดเร็วมาก
• สามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์ ซีพียู หรือ GPU ที่เรียบง่าย

10. ความมีไหวพริบ

การปิดรายการไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกคือ Flair ซึ่งเป็นไลบรารี NLP แบบโอเพ่นซอร์สที่เรียบง่าย เฟรมเวิร์กสร้างขึ้นบน PyTorch โดยตรง และทีมวิจัยที่อยู่เบื้องหลัง Flair ได้เปิดตัวโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าหลายรุ่นสำหรับงานที่หลากหลาย 

หนึ่งในโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าคือโมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูล IMDB และง่ายต่อการโหลดและคาดการณ์ คุณยังสามารถฝึกตัวแยกประเภทด้วย Flair โดยใช้ชุดข้อมูลของคุณ แม้ว่าจะเป็นโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้าที่มีประโยชน์ แต่ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมอาจไม่ทำให้เป็นภาพรวมได้เช่นเดียวกับโดเมนอื่นๆ เช่น Twitter 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Flair: 

• เปิดแหล่งที่มา
• รองรับหลายภาษา
• ง่ายต่อการใช้
• แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าหลายรายการ รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก