10 найкращих бібліотек Python для аналізу настроїв

Аналіз настроїв — це потужна техніка, яку можна використовувати для таких речей, як аналіз відгуків клієнтів або моніторинг соціальних мереж. Зважаючи на це, аналіз настроїв є дуже складним, оскільки він включає неструктуровані дані та мовні варіації. 

Техніку обробки природної мови (NLP), аналіз настроїв можна використовувати, щоб визначити, чи є дані позитивними, негативними чи нейтральними. Окрім зосередження на полярності тексту, він також може виявити конкретні почуття та емоції, такі як злість, радість і сум. Аналіз настроїв використовується навіть для визначення намірів, наприклад, чи хтось зацікавлений чи ні. 

Аналіз настроїв є надзвичайно потужним інструментом, який все частіше розгортається в усіх типах бізнесу, і є кілька бібліотек Python, які можуть допомогти здійснити цей процес. 

Ось 10 найкращих бібліотек Python для аналізу настроїв: 

1. Викрійки

Очолює наш список найкращих бібліотек Python для аналізу настроїв Pattern, багатоцільова бібліотека Python, яка підтримує NLP, аналіз даних, аналіз мережі, машинне навчання та візуалізацію. 

Шаблон надає широкий спектр функцій, у тому числі пошук чудових і порівняльних значень. Він також може здійснювати виявлення фактів і думок, що робить його найкращим вибором для аналізу настроїв. Функція в Pattern повертає полярність і суб’єктивність даного тексту, при цьому результат Polarity варіюється від дуже позитивного до дуже негативного. 

Ось деякі з основних особливостей візерунка: 

• Багатофункціональна бібліотека
• Знаходження відмінних і порівняльних форм
• Повертає полярність і суб'єктивність даного тексту
• Діапазон полярності від дуже позитивної до дуже негативної

2. Вейдер

Іншим найкращим варіантом для аналізу настроїв є VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), який є попередньо створеною бібліотекою аналізатора настроїв на основі правил/лексикону в межах NLTK. Інструмент спеціально розроблений для настроїв, виражених у соціальних мережах, і він використовує комбінацію лексикону настроїв і списку лексичних особливостей, які зазвичай позначаються відповідно до їхньої семантичної орієнтації як позитивні чи негативні. 

VADER обчислює настрій тексту та повертає ймовірність того, що дане вхідне речення буде позитивним, негативним або нейронним. Інструмент може аналізувати дані з усіх видів соціальних мереж, таких як Twitter і Facebook. 

Ось деякі з основних функцій VADER: 

• Не потребує навчальних даних
• Розуміти зміст тексту, що містить смайли, сленги, сполучники тощо. 
• Чудово підходить для тексту в соціальних мережах
• Бібліотека з відкритим кодом

3.БЕРТ

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — це найкраща модель машинного навчання, яка використовується для завдань НЛП, зокрема для аналізу настроїв. Бібліотека, розроблена Google у 2018 році, була навчена англійській WIkipedia та BooksCorpus, і виявилася однією з найточніших бібліотек для завдань НЛП. 

Оскільки BERT навчався на великому текстовому корпусі, він має кращу здатність розуміти мову та вивчати варіативність шаблонів даних. 

Ось деякі з основних функцій BERT: 

• Легко налаштувати
• Широкий спектр завдань НЛП, включаючи аналіз настроїв
• Тренування на великому корпусі тексту без міток
• Глибоко двонаправлена ​​модель

4. TextBlob

TextBlob — ще один чудовий вибір для аналізу настроїв. Проста бібліотека Python підтримує складний аналіз і операції з текстовими даними. Для підходів на основі лексики TextBlob визначає почуття за його семантичною орієнтацією та інтенсивністю кожного слова в реченні, для чого потрібен попередньо визначений словник, класифікуючи негативні та позитивні слова. Інструмент призначає індивідуальні бали всім словам і обчислює остаточний настрій. 

TextBlob повертає полярність і суб’єктивність речення з діапазоном полярності від негативного до позитивного. Семантичні мітки бібліотеки допомагають аналізувати, зокрема смайлики, знаки оклику, емодзі тощо. 

Ось деякі з основних функцій TextBlob: 

• Проста бібліотека Python
• Підтримує складний аналіз і операції з текстовими даними
• Призначає індивідуальні бали настрою
• Повертає полярність і суб'єктивність речення

5. просторий

Бібліотека NLP з відкритим кодом, spaCy, є ще одним найкращим варіантом для аналізу настроїв. Бібліотека дозволяє розробникам створювати програми, які можуть обробляти та розуміти величезні обсяги тексту, і вона використовується для побудови систем розуміння природної мови та систем вилучення інформації. 

За допомогою spaCy ви можете проводити аналіз настроїв, щоб збирати глибоку інформацію про ваші продукти чи бренд із різноманітних джерел, таких як електронні листи, соціальні мережі та огляди продуктів. 

Ось деякі з основних функцій SpaCy: 

• Швидкий і простий у використанні
• Чудово підходить для початківців розробників
• Обробляйте величезні обсяги тексту
• Аналіз настроїв із широким спектром джерел

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP — це ще одна бібліотека Python, яка містить різноманітні інструменти технології людської мови, які допомагають застосовувати лінгвістичний аналіз до тексту. CoreNLP містить інструменти Стенфордського НЛП, включаючи аналіз настроїв. Він також підтримує п’ять мов: англійську, арабську, німецьку, китайську, французьку та іспанську. 

Інструмент настроїв містить різні програми для його підтримки, і модель можна використовувати для аналізу тексту, додавши «настрої» до списку анотаторів. Він також включає командний рядок підтримки та підтримку навчання моделей. 

Ось деякі з основних функцій CoreNLP: 

• Включає інструменти Стенфордського НЛП
• Підтримує п'ять мов
• Аналізує текст, додаючи «сентимент»
• Підтримка командного рядка та підтримка навчання моделі

7. scikit-вчитися

Окрема бібліотека Python на Github, scikit-learn спочатку була стороннім розширенням бібліотеки SciPy. Хоча це особливо корисно для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як ті, що використовуються для виявлення спаму та розпізнавання зображень, scikit-learn також можна використовувати для завдань NLP, включаючи аналіз настроїв. 

Бібліотека Python може допомогти вам провести аналіз настроїв для аналізу думок або почуттів за допомогою даних, навчивши модель, яка може виводити позитивний чи негативний текст. Він надає декілька векторизатори для перетворення вхідних документів у вектори ознак, і він поставляється з низкою різних класифікаторів, які вже вбудовані. 

Ось деякі з основних функцій scikit-learn: 

• Створено на основі SciPy і NumPy
• Перевірено реальними програмами
• Різноманітність моделей і алгоритмів
• Використовується такими великими компаніями, як Spotify

8. Поліглот

Ще одним чудовим вибором для аналізу настроїв є Polyglot, бібліотека Python з відкритим кодом, яка використовується для виконання широкого спектру операцій NLP. Бібліотека заснована на Numpy і є неймовірно швидкою, водночас пропонуючи велику кількість спеціальних команд. 

Однією з найпопулярніших переваг Polyglot є підтримка великої кількості багатомовних програм. Згідно з його документацією, він підтримує аналіз настроїв для 136 мов. Він відомий своєю ефективністю, швидкістю та прямотою. Поліглот часто вибирають для проектів, які включають мови, які не підтримуються spaCy. 

Ось деякі з основних функцій Polyglot: 

• Багатомовність із підтримкою 136 мов для аналізу настроїв
• Створено на основі NumPy
• З відкритим вихідним кодом
• Ефективно, швидко та просто

9. PyTorch

Наближається до кінця нашого списку PyTorch, ще одна бібліотека Python з відкритим кодом. Бібліотека, створена дослідницькою командою Facebook зі штучного інтелекту, дає змогу виконувати багато різних програм, у тому числі аналіз настроїв, де можна визначити позитивне чи негативне речення.

PyTorch надзвичайно швидкий у виконанні, і він може працювати на спрощених процесорах або CPU та GPU. Ви можете розширити бібліотеку за допомогою її потужних API, а також вона має інструментарій природної мови. 

Ось деякі з основних функцій PyTorch: 

• Хмарна платформа та екосистема
• Міцний каркас
• Надзвичайно швидко
• Може працювати на спрощених процесорах, CPU або GPU

10. Flair

Замикає наш список 10 найкращих бібліотек Python для аналізу настроїв Flair, проста бібліотека NLP з відкритим кодом. Його структура побудована безпосередньо на PyTorch, і дослідницька група Flair випустила кілька попередньо навчених моделей для різноманітних завдань. 

Однією з попередньо навчених моделей є модель аналізу настроїв, навчена на наборі даних IMDB, і її легко завантажувати та робити прогнози. Ви також можете навчити класифікатор за допомогою Flair, використовуючи свій набір даних. Хоча це корисна попередньо навчена модель, дані, на яких вона навчається, можуть не так добре узагальнюватися, як інші домени, наприклад Twitter. 

Ось деякі з основних функцій Flair: 

• З відкритим вихідним кодом
• Підтримує ряд мов
• Простий у використанні
• Кілька попередньо підготовлених моделей, включаючи аналіз настроїв