Duygu Analizi için En İyi 10 Python Kitaplığı

Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini analiz etmek veya sosyal medyayı izlemek gibi şeyler yapmak için kullanabileceğiniz güçlü bir tekniktir. Bununla birlikte, duygu analizi yapılandırılmamış veriler ve dil farklılıkları içerdiğinden oldukça karmaşıktır. 

Bir doğal dil işleme (NLP) tekniği olan duygu analizi, verilerin olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. Bir metnin kutupsallığına odaklanmanın yanı sıra kızgın, mutlu ve üzgün gibi belirli duygu ve duyguları da tespit edebiliyor. Duygu analizi, birinin ilgilenip ilgilenmediği gibi niyetleri belirlemek için bile kullanılır. 

Duyarlılık analizi, her tür işletme tarafından giderek daha fazla kullanılmaya başlanan oldukça güçlü bir araçtır ve bu süreci gerçekleştirmeye yardımcı olabilecek birkaç Python kitaplığı vardır. 

İşte duyarlılık analizi için en iyi 10 Python kitaplığı: 

1. model

Duyarlılık analizi için en iyi Python kütüphaneleri listemizin başında NLP, veri madenciliği, ağ analizi, makine öğrenimi ve görselleştirmeyi işleyebilen çok amaçlı bir Python kütüphanesi olan Pattern yer almaktadır. 

Desen, en üstün ve karşılaştırmalı sözcükleri bulmak da dahil olmak üzere çok çeşitli özellikler sağlar. Ayrıca, duygu analizi için en iyi seçenek olarak öne çıkmasını sağlayan gerçek ve fikir tespiti gerçekleştirebilir. Pattern'deki işlev, belirli bir metnin polaritesini ve öznelliğini, oldukça pozitiften oldukça negatife değişen bir Polarite sonucuyla döndürür. 

Pattern'in temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• çok amaçlı kitaplık
• Üstünlükleri ve karşılaştırmaları bulma
• Verilen metnin kutupsallığını ve öznelliğini döndürür
• Polarite aralığı oldukça pozitiften oldukça negatife

2. VADER

Duyarlılık analizi için bir başka en iyi seçenek, NLTK içinde kural/sözlük tabanlı, açık kaynaklı bir duyarlılık analizcisi önceden oluşturulmuş kitaplık olan VADER'dir (Valence Aware Dictionary ve sEntiment Reasoner). Araç, sosyal medyada ifade edilen duygular için özel olarak tasarlanmıştır ve A duygu sözlüğü ile genellikle anlamsal yönelimlerine göre olumlu veya olumsuz olarak etiketlenen sözcüksel özelliklerin bir listesini kullanır. 

VADER, metin duyarlılığını hesaplar ve belirli bir giriş cümlesinin pozitif, negatif veya nöral olma olasılığını döndürür. Araç, Twitter ve Facebook gibi her türlü sosyal medya platformundan gelen verileri analiz edebilir. 

İşte VADER'in temel özelliklerinden bazıları: 

• Eğitim verisi gerektirmez
• İfadeler, argolar, bağlaçlar vb. içeren metinlerin duyarlılığını anlayın. 
• Sosyal medya metni için mükemmel
• Açık kaynak kitaplığı

3.BERT

BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), duyarlılık analizi de dahil olmak üzere NLP görevleri için kullanılan en iyi makine öğrenimi modelidir. 2018 yılında Google tarafından geliştirilen kütüphane, İngilizce WIkipedia ve BooksCorpus ile eğitildi ve NLP görevleri için en doğru kütüphanelerden biri olduğunu kanıtladı. 

BERT büyük bir metin külliyatı üzerinde eğitildiğinden, dili anlama ve veri modellerindeki değişkenliği öğrenme konusunda daha iyi bir yeteneğe sahiptir. 

BERT'in temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• İnce ayar yapmak kolay
• Duyarlılık analizi de dahil olmak üzere çok çeşitli NLP görevleri
• Büyük bir etiketlenmemiş metin külliyatında eğitildi
• Derinden çift yönlü model

4. MetinBloğu

TextBlob, duyarlılık analizi için başka bir harika seçimdir. Basit Python kitaplığı, metinsel veriler üzerinde karmaşık analizleri ve işlemleri destekler. Sözlüğe dayalı yaklaşımlar için, TextBlob bir duyguyu anlamsal yönüne ve bir cümledeki her kelimenin yoğunluğuna göre tanımlar; bu, negatif ve pozitif kelimeleri sınıflandıran önceden tanımlanmış bir sözlük gerektirir. Araç, tüm kelimelere ayrı ayrı puanlar atar ve nihai duygu hesaplanır. 

TextBlob, bir cümlenin kutupsallığını ve öznelliğini, negatiften pozitife bir Polarite aralığıyla döndürür. Kitaplığın anlamsal etiketleri, ifadeler, ünlem işaretleri, emojiler ve daha fazlası dahil olmak üzere analize yardımcı olur. 

TextBlob'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Basit Python kitaplığı
• Metin verileri üzerinde karmaşık analiz ve işlemleri destekler
• Bireysel duyarlılık puanları atar
• Cümlenin kutupsallığını ve öznelliğini döndürür

5. spacy

Açık kaynaklı bir NLP kitaplığı olan spaCy, duyarlılık analizi için bir başka en iyi seçenektir. Kitaplık, geliştiricilerin büyük hacimli metinleri işleyebilen ve anlayabilen uygulamalar oluşturmasına olanak tanır ve doğal dil anlama sistemleri ve bilgi çıkarma sistemleri oluşturmak için kullanılır. 

spaCy ile, ürünleriniz veya markanız hakkında e-postalar, sosyal medya ve ürün incelemeleri gibi çok çeşitli kaynaklardan kapsamlı bilgiler toplamak için duyarlılık analizi yapabilirsiniz. 

SpaCy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Hızlı ve kullanımı kolay
• Yeni başlayan geliştiriciler için harika
• Büyük hacimli metinleri işleyin
• Çok çeşitli kaynaklarla duygu analizi

6. çekirdek NLP

Stanford CoreNLP, metne dilbilimsel analiz uygulamaya yardımcı olan çeşitli insan dili teknolojisi araçlarını içeren başka bir Python kitaplığıdır. CoreNLP, duygu analizi de dahil olmak üzere Stanford NLP araçlarını içerir. Ayrıca toplamda beş dili destekler: İngilizce, Arapça, Almanca, Çince, Fransızca ve İspanyolca. 

Duyarlılık aracı, onu desteklemek için çeşitli programlar içerir ve model, açıklayıcılar listesine "duygu" ekleyerek metni analiz etmek için kullanılabilir. Ayrıca bir komut satırı desteği ve model eğitim desteği içerir. 

CoreNLP'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Stanford NLP araçlarını içerir
• Beş dili destekler
• "Duygu" ekleyerek metni analiz eder
• Komut satırı desteği ve model eğitimi desteği

7. scikit-öğrenme

Github'da bağımsız bir Python kitaplığı olan scikit-learn, başlangıçta SciPy kitaplığının üçüncü taraf bir uzantısıydı. Spam tespiti ve görüntü tanıma için kullanılanlar gibi klasik makine öğrenimi algoritmaları için özellikle yararlı olsa da scikit-learn, duygu analizi de dahil olmak üzere NLP görevleri için de kullanılabilir. 

Python kitaplığı, metnin olumlu veya olumsuz olması durumunda çıktı verebilecek bir model eğiterek veriler yoluyla görüş veya duyguları analiz etmek için duygu analizi gerçekleştirmenize yardımcı olabilir. Birkaç sağlar vektörleştiriciler Girdi belgelerini özellik vektörlerine çevirmek için ve zaten yerleşik olan bir dizi farklı sınıflandırıcı ile birlikte gelir. 

Scikit-learn'ün temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• SciPy ve NumPy üzerine inşa edilmiştir
• Gerçek hayattaki uygulamalarla kanıtlanmış
• Çeşitli modeller ve algoritmalar
• Spotify gibi büyük şirketler tarafından kullanılıyor

8. çok dilli

Duyarlılık analizi için bir başka harika seçenek de, çok çeşitli NLP işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir Python kitaplığı olan Polyglot'tur. Kitaplık Numpy tabanlıdır ve çok çeşitli özel komutlar sunarken inanılmaz derecede hızlıdır. 

Polyglot'un en çok satan noktalarından biri, kapsamlı çok dilli uygulamaları desteklemesidir. Belgelerine göre, 136 dil için duyarlılık analizini destekliyor. Verimliliği, hızı ve anlaşılırlığı ile bilinir. Polyglot genellikle spaCy tarafından desteklenmeyen dilleri içeren projeler için seçilir. 

Polyglot'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Duyarlılık analizi için desteklenen 136 dil ile çok dilli
• NumPy üzerine inşa edilmiştir
• Açık kaynak
• Verimli, hızlı ve anlaşılır

9. PyTorch

Listemizin sonuna yaklaşan başka bir açık kaynaklı Python kütüphanesi olan PyTorch var. Facebook'un AI araştırma ekibi tarafından oluşturulan kütüphane, bir cümlenin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu tespit edebildiği duygu analizi dahil birçok farklı uygulamayı gerçekleştirmenize olanak tanır.

PyTorch yürütmede son derece hızlıdır ve basitleştirilmiş işlemciler veya CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalıştırılabilir. Güçlü API'leri ile kitaplığı genişletebilirsiniz ve doğal bir dil araç setine sahiptir. 

İşte PyTorch'un ana özelliklerinden bazıları: 

• Bulut platformu ve ekosistem
• Sağlam çerçeve
• Son derece hızlı
• Basitleştirilmiş işlemciler, CPU'lar veya GPU'lar üzerinde çalıştırılabilir

10 Yetenek

Duyarlılık analizi için en iyi 10 Python kitaplığı listemizi kapatan, basit bir açık kaynaklı NLP kitaplığı olan Flair'dir. Çerçevesi doğrudan PyTorch üzerine inşa edilmiştir ve Flair'in arkasındaki araştırma ekibi, çeşitli görevler için önceden eğitilmiş birkaç model yayınlamıştır. 

Önceden eğitilmiş modellerden biri, bir IMDB veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir duyarlılık analizi modelidir ve yüklenmesi ve tahminlerde bulunulması kolaydır. Veri kümenizi kullanarak Flair ile bir sınıflandırıcı da eğitebilirsiniz. Önceden eğitilmiş yararlı bir model olsa da, üzerinde eğitildiği veriler Twitter gibi diğer alanlar kadar iyi genellenemeyebilir. 

Flair'in temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Açık kaynak
• Bir dizi dili destekler
• Basit kullanımı
• Duyarlılık analizi de dahil olmak üzere önceden eğitilmiş birkaç model