10 En İyi Python Kütüphanesi için Duygu Analizi

Duygu analizi, müşteri geri bildirimi analiz etmek veya sosyal medyayı izlemek gibi şeyler yapmak için kullanabileceğiniz güçlü bir tekniktir. Bununla birlikte, duygu analizi, yapısal olmayan veriler ve dil varyasyonları içerdiğinden son derece karmaşıktır. 

Doğal dil işleme (NLP) tekniği olan duygu analizi, verilerin pozitif, negatif veya nötr olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. Metnin polaritesine odaklanmanın yanı sıra, kızgın, mutlu ve üzgün gibi belirli duyguları ve duyguları da tespit edebilir. Duygu analizi, birinin ilgilenip ilgilenmediğini belirlemek için niyetleri belirlemek için de kullanılır. 

Duygu analizi, her tür işletme tarafından giderek daha fazla kullanılan güçlü bir araçtır ve bu süreci gerçekleştirmeye yardımcı olabilecek beberapa Python kütüphanesi vardır. 

Duygu analizi için en iyi 10 Python kütüphanesi şunlardır: 

1. Pattern

Duygu analizi için en iyi Python kütüphanelerimizin listesinde ilk sırada yer alan Pattern, NLP, veri madenciliği, ağ analizi, makine öğrenimi ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirebilen çok amaçlı bir Python kütüphanesidir. 

Pattern, süperlatif ve karşılaştırmalar bulma gibi bir dizi özellik sunar. Ayrıca gerçek ve görüş tespiti yapabilir, bu da onu duygu analizi için en iyi seçim haline getirir. Pattern’daki işlev, bir metnin polaritesini ve öznelğini döndürür, Polarite sonucu çok pozitiften çok negatife kadar değişir. 

Pattern’ın bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Çok amaçlı kütüphane
• Süperlatif ve karşılaştırmalar bulma
• Verilen metnin polaritesini ve öznelliğini döndürür
• Polarite aralığı çok pozitiften çok negatife kadar

2. VADER

Duygu analizi için bir başka iyi seçenek de VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)’dir. VADER, NLTK içinde önceden oluşturulmuş bir kütüphane olan kural/lexicon tabanlı, açık kaynaklı bir duygu analizi aracıdır. Araç, özellikle sosyal medyada ifade edilen duygular için tasarlanmıştır ve bir duygu sözlüğü ve genellikle pozitif veya negatif olarak etiketlenen bir dizi leksik özelliği birleştirir. 

VADER, metin duygusunu hesaplar ve bir girişin pozitif, negatif veya nötr olma olasılığını döndürür. Araç, Twitter ve Facebook gibi çeşitli sosyal medya platformlarından veri analiz edebilir. 

VADER’ın bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Eğitim verisi gerektirmez
• Emojiler, argo, bağlaçlar vb. içeren metinlerin duygusunu anlar
• Sosyal medya metinleri için mükemmeldir
• Açık kaynaklı kütüphane

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), NLP görevleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için kullanılan bir üst düzey makine öğrenimi modelidir. 2018 yılında Google tarafından geliştirilen kütüphane, İngilizce Wikipedia ve BooksCorpus üzerinde eğitildi ve NLP görevleri için en doğru kütüphanelerden biri olduğunu kanıtladı. 

BERT, büyük bir metin korpusu üzerinde eğitildiği için dilin anlaşılmasına ve veri kalıplarındaki varyasyonların öğrenilmesine daha iyi bir khảbiyeti vardır. 

BERT’ın bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Kolayca ayarlanabilir
• Duygu analizi dahil olmak üzere geniş bir NLP görevi yelpazesi
• Büyük bir etiketsiz metin korpusu üzerinde eğitildi
• Derinlemesine çift yönlü model

4. TextBlob

Duygu analizi için bir başka iyi seçim de TextBlob’dur. Basit Python kütüphanesi, metinsel veriler üzerinde karmaşık analiz ve işlemleri destekler. Lexicon tabanlı yaklaşımlar için TextBlob, bir cümlenin sentimentini semantic yönelimi ve her kelimenin cümledeki yoğunluğuna göre tanımlar, bu da önceden tanımlanmış bir sözlük sınıfı gerektirir. Araç, tüm kelimelere bireysel puanlar atar ve nihai sentiment hesaplanır. 

TextBlob, bir cümlenin polaritesini ve öznelliğini döndürür, Polarite aralığı negatiften pozitife kadardır. Kütüphanenin semantic etiketleri, emoticonlar, ünlem işaretleri, emoji ve daha fazlası dahil analiz için yardımcı olur. 

TextBlob’un bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Basit Python kütüphanesi
• Metinsel veriler üzerinde karmaşık analiz ve işlemleri destekler
• Bireysel sentiment puanları atar
• Cümlenin polaritesini ve öznelliğini döndürür

5. spaCy

Açık kaynaklı bir NLP kütüphanesi olan spaCy, duygu analizi için bir başka iyi seçenektir. Kütüphane, geliştiricilerin büyük miktarda metni işleyebilen ve anlayan uygulamalar oluşturmasına olanak tanır ve doğal dil理解 sistemleri ve bilgi çıkarma sistemleri oluşturmak için kullanılır. 

spaCy ile, ürünleriniz veya markanız hakkında çeşitli kaynaklardan, e-postalar, sosyal medya ve ürün incelemeleri gibi, bilgi toplamak için duygu analizi gerçekleştirebilirsiniz. 

SpaCy’nin bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Hızlı ve kullanımı kolay
• Başlangıç geliştiricileri için harika
• Büyük miktarda metni işleyebilir
• Geniş bir kaynak yelpazesi ile duygu analizi

6. CoreNLP

Duygu analizi için bir başka Python kütüphanesi de Stanford CoreNLP’dir. CoreNLP, insan dili teknoloji araçlarını metinlere uygulamaya yardımcı olan çeşitli araçlar içerir. CoreNLP, Stanford NLP araçlarını içerir, bunlar arasında duygu analizi de bulunur ve toplamda beş dil destekler: İngilizce, Arapça, Almanca, Çince, Fransızca ve İspanyolca. 

Duygu aracı, çeşitli programları desteklemek için gelir ve model, “sentiment”i annotatörler listesine ekleyerek metinleri analiz etmek için kullanılabilir. Ayrıca komut satırı desteği ve model eğitimi desteği içerir. 

CoreNLP’nin bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Stanford NLP araçlarını içerir
• Beş dil destekler
• Metinleri “sentiment”i ekleyerek analiz eder
• Komut satırı desteği ve model eğitimi desteği

7. scikit-learn

SciPy kütüphanesine ait bir üçüncü taraf uzantısı olarak oluşturulan scikit-learn, bir Python kütüphanesidir. scikit-learn, özellikle spam tespiti ve resim tanıma gibi klasik makine öğrenimi algoritmaları için yararlıdır, ancak NLP görevleri için de, özellikle de duygu analizi için kullanılabilir. 

Python kütüphanesi, görüş veya duyguları veri aracılığıyla analiz etmek için bir modeli eğitmeye yardımcı olabilir, bu da metnin pozitif veya negatif olup olmadığını belirleyebilir. Bir dizi vektörleştirici sağlar ve çeşitli sınıflandırıcılar içerir. 

scikit-learn’in bazı temel özellikleri şunlardır: 

• SciPy ve NumPy üzerine inşa edilmiştir
• Gerçek yaşam uygulamalarıyla kanıtlanmıştır
• Çeşitli modeller ve algoritmalar
• Büyük şirketler tarafından kullanılır, örneğin Spotify

8. Polyglot

Duygu analizi için bir başka iyi seçim de Polyglot’tur. Polyglot, çeşitli NLP işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kütüphane, Numpy üzerine kurulmuştur ve çok hızlıdır, ayrıca birçok adanmış komut sunar. 

Polyglot’un en önemli özelliklerinden biri, geniş çok dilli uygulamaları desteklemesidir. Belgelerine göre, 136 dil için duygu analizi destekler. Verimliliği, hızı ve basitliği ile bilinir. Polyglot, spaCy tarafından desteklenmeyen dilleri içeren projeler için sıklıkla tercih edilir. 

Polyglot’un bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Duygu analizi için 136 dil destekler
• NumPy üzerine kurulmuştur
• Açık kaynaklı
• Verimli, hızlı ve basit

9. PyTorch

Listemizin sonunda PyTorch yer alıyor. PyTorch, Facebook’un AI araştırma ekibi tarafından oluşturulan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kütüphane, duygu analizi dahil olmak üzere birçok farklı uygulamayı gerçekleştirmenize olanak tanır, burada bir cümlenin pozitif veya negatif olup olmadığını tespit edebilir. 

PyTorch, çalıştırması çok hızlıdır ve basitleştirilmiş işlemcilerde veya CPU ve GPU’larda çalıştırılabilir. Kütüphaneyi güçlü API’leri ile genişletebilirsiniz ve doğal dil araç setine sahiptir. 

PyTorch’un bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Bulut platformu ve ekosistemi
• Güçlü çerçeve
• Çok hızlı
• Basitleştirilmiş işlemcilerde, CPU veya GPU’larda çalıştırılabilir

10. Flair

Duygu analizi için en iyi 10 Python kütüphanemizin listesini tamamlayan Flair, basit bir açık kaynaklı NLP kütüphanesidir. Çerçevesi doğrudan PyTorch üzerine kurulmuştur ve Flair’in arkasındaki araştırma ekibi, çeşitli görevler için önceden eğitilmiş birçok model yayınladı. 

Önceden eğitilmiş modellerden biri, IMDB veri kümesi üzerinde eğitilen bir duygu analizi modelidir ve yüklemek ve tahminlerde bulunmak çok basittir. Ayrıca Flair ile kendi veri kümenizi kullanarak bir sınıflandırıcı eğitebilirsiniz. Önceden eğitilmiş bir model olarak yararlı olsa da, eğitildiği veri diğer alanlara (örneğin Twitter) genellemeyebilir. 

Flair’in bazı temel özellikleri şunlardır: 

• Açık kaynaklı
• Birçok dili destekler
• Kolay kullanılır
• Duygu analizi dahil olmak üzere birçok önceden eğitilmiş model