10 найкращих бібліотек Python для аналізу настрою

Аналіз настрою – це потужна техніка, яку можна використовувати для аналізу відгуку клієнтів або моніторингу соціальних мереж. Однак аналіз настрою дуже складний, оскільки він涉ляє неструктуровані дані та мовні варіації.

Техніка обробки природної мови (NLP), аналіз настрою можна використовувати для визначення того, чи є дані позитивними, негативними чи нейтральними. Окрім фокусування на полярності тексту, він також може виявляти конкретні почуття та емоції, такі як гнів, радість і смуток. Аналіз настрою навіть використовується для визначення намірів, таких як інтерес чи нецікавість.

Аналіз настрою – це дуже потужний інструмент, який все частіше використовується всіма видами підприємств, і є кілька бібліотек Python, які можуть допомогти здійснити цей процес.

Ось 10 найкращих бібліотек Python для аналізу настрою:

1. Pattern

На вершині нашого списку найкращих бібліотек Python для аналізу настрою знаходиться Pattern, який є багатоманітною бібліотекою Python, що може обробляти NLP, дані, мережевий аналіз, машинне навчання та візуалізацію.

Pattern пропонує широкий спектр функцій, включаючи пошук суперлативів і порівняльних дієслів. Він також може здійснювати виявлення фактів і думок, що робить його видатним вибором для аналізу настрою. Функція в Pattern повертає полярність і суб’єктивність даного тексту, з результатом полярності від дуже позитивного до дуже негативного.

Ось деякі з основних функцій Pattern:

• Багатоманітна бібліотека
• Пошук суперлативів і порівняльних дієслів
• Повертає полярність і суб’єктивність даного тексту
• Діапазон полярності від дуже позитивного до дуже негативного

2. VADER

Іншим топ-варіантом для аналізу настрою є VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), який є правилом/лексикон-основаним, відкритим сентимент-аналізатором, попередньо побудованим у NLTK. Інструмент спеціально розроблений для настрою, вираженого у соціальних мережах, і використовує комбінацію лексикону сентименту та списку лексичних функцій, які зазвичай позначаються їх семантичною орієнтацією як позитивні чи негативні.

VADER розраховуємо настрій тексту і повертає ймовірність даного вхідного речення бути позитивним, негативним чи нейтральним. Інструмент може аналізувати дані з усіх видів соціальних мереж, таких як Twitter і Facebook.

Ось деякі з основних функцій VADER:

• Не вимагає тренувальних даних
• Розуміє настрій тексту, що містить емодзі, сленг, сполучники тощо
• Відмінно підходить для тексту соціальних мереж
• Відкрита бібліотека

3. BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – це топ-модель машинного навчання для завдань NLP, включаючи аналіз настрою. Розроблена в 2018 році компанією Google, бібліотека була навчена на англійській Вікіпедії та BooksCorpus, і вона виявилася однією з найточніших бібліотек для завдань NLP.

Через те, що BERT була навчена на великому текстовому корпусі, вона має кращу здатність розуміти мову та вивчати варіативність даних.

Ось деякі з основних функцій BERT:

• Легко налаштувати
• Широкий спектр завдань NLP, включаючи аналіз настрою
• Навчена на великому корпусі неозначених текстів
• Глибоко двонаправлена модель

4. TextBlob

TextBlob – це ще один великий вибір для аналізу настрою. Проста бібліотека Python підтримує складний аналіз і операції з текстовими даними. Для лексикон-основаних підходів TextBlob визначає настрій за його семантичною орієнтацією та інтенсивністю кожного слова в реченні, що вимагає попередньо визначеного словника, який класифікує негативні та позитивні слова. Інструмент присвоює індивідуальні оцінки всім словам, і остаточний настрій розраховується.

TextBlob повертає полярність і суб’єктивність речення, з діапазоном полярності від негативного до позитивного. Семантичні мітки бібліотеки допомагають з аналізом, включаючи емодзі, знаки оклику, емодзі та інше.

Ось деякі з основних функцій TextBlob:

• Проста бібліотека Python
• Підтримує складний аналіз і операції з текстовими даними
• Присвоює індивідуальні оцінки настрою
• Повертає полярність і суб’єктивність речення

5. spaCy

Відкрита бібліотека NLP, spaCy – це ще один топ-варіант для аналізу настрою. Бібліотека дозволяє розробникам створювати програми, які можуть обробляти і розуміти великі об’єми тексту, і вона використовується для створення систем розуміння природної мови та систем витягання інформації.

З допомогою spaCy ви можете здійснювати аналіз настрою для збору корисної інформації про ваші продукти чи бренд з різних джерел, таких як електронна пошта, соціальні мережі та відгуки про продукти.

Ось деякі з основних функцій spaCy:

• Швидка і легка у використанні
• Відмінно підходить для початківців-розробників
• Обробляє великі об’єми тексту
• Аналіз настрою з широким спектром джерел

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP – це ще одна бібліотека Python, що містить різноманітні інструменти технологій людської мови, які допомагають застосовувати лінгвістичний аналіз до тексту. CoreNLP включає інструменти Stanford NLP, включаючи аналіз настрою. Вона також підтримує п’ять мов: англійську, арабську, німецьку, китайську, французьку та іспанську.

Інструмент настрою включає різні програми для підтримки його, і модель можна використовувати для аналізу тексту, додавши “настрій” до списку аннотаторів. Вона також включає ряд підтримки командної строки та підтримку навчання моделі.

Ось деякі з основних функцій CoreNLP:

• Включає інструменти Stanford NLP
• Підтримує п’ять мов
• Аналізує текст, додавши “настрій”
• Ряд підтримки командної строки та підтримка навчання моделі

7. scikit-learn

Самостійна бібліотека Python на Github, scikit-learn спочатку була третім стороннім розширенням бібліотеки SciPy. Хоча вона особливо корисна 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 настрою.

Бібліотека Python може допомогти здійснити аналіз настрою для аналізу думок або почуттів через дані шляхом навчання моделі, яка може вивести, чи є текст позитивним чи негативним. Вона пропонує кілька векторизаторів для перекладу вхідних документів у вектори функцій, і вона поставляється з рядом попередньо побудованих класифікаторів.

Ось деякі з основних функцій scikit-learn:

• Побудована на SciPy та NumPy
• Підтверджена реальними застосуваннями
• Різноманітний спектр моделей та алгоритмів
• Використовується великими компаніями, такими як Spotify

8. Polyglot

Ще одним великим вибором для аналізу настрою є Polyglot, який є відкритою бібліотекою Python, використовуваною для виконання широкого спектра операцій NLP. Бібліотека побудована на NumPy і дуже швидка, пропонуючи великий спектр спеціалізованих команд.

Одним з найкращих моментів Polyglot є те, що вона підтримує широкий спектр багатомовних застосунків. За її документацією, вона підтримує аналіз настрою для 136 мов. Вона відома своєю ефективністю, швидкістю та прямолінійністю. Polyglot часто обирається для проектів, які включають мови, не підтримувані spaCy.

Ось деякі з основних функцій Polyglot:

• Багатомовна з підтримкою 136 мов для аналізу настрою
• Побудована на NumPy
• Відкрита
• Ефективна, швидка та прямолінійна

9. PyTorch

Навзаєм нашого списку знаходиться PyTorch, ще одна відкрита бібліотека Python. Створена командою досліджень штучного інтелекту Facebook, бібліотека дозволяє здійснювати багато різних застосунків, включаючи аналіз настрою, де вона може виявляти, чи є речення позитивним чи негативним.

PyTorch дуже швидка у виконанні, і вона може працювати на спрощених процесорах або ЦП і ГП. Ви можете розширити бібліотеку її потужними API, і вона має інструментарій природної мови.

Ось деякі з основних функцій PyTorch:

• Платформа хмари та екосистема
• Міцна база
• Дуже швидка
• Може працювати на спрощених процесорах, ЦП чи ГП

10. Flair

Закриваючи наш список 10 найкращих бібліотек Python для аналізу настрою, знаходиться Flair, який є простою відкритою бібліотекою NLP. Її фреймворк побудований безпосередньо на PyTorch, і команда досліджень Flair випустила кілька попередньо натренованих моделей для різних завдань.

Одна з попередньо натренованих моделей – це модель аналізу настрою, натренована на наборі даних IMDB, і вона дуже проста у завантаженні та прогнозуванні. Ви також можете натренувати класифікатор з допомогою Flair, використовуючи свій набір даних. Хоча це корисна попередньо натренована модель, дані, на яких вона була натренована, можуть не узагальнюватися так добре, як інші області, такі як Twitter.

Ось деякі з основних функцій Flair:

• Відкрита
• Підтримує кілька мов
• Проста у використанні
• Кілька попередньо натренованих моделей, включаючи аналіз настрою