10 thư viện Python tốt nhất để phân tích tình cảm

Phân tích cảm xúc là một kỹ thuật mạnh mẽ mà bạn có thể sử dụng để thực hiện những việc như phân tích phản hồi của khách hàng hoặc theo dõi mạng xã hội. Như đã nói, phân tích tình cảm rất phức tạp vì nó liên quan đến các biến thể ngôn ngữ và dữ liệu phi cấu trúc. 

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích tình cảm có thể được sử dụng để xác định xem dữ liệu là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Bên cạnh việc tập trung vào tính phân cực của văn bản, nó còn có thể phát hiện những cảm xúc và cảm xúc cụ thể, chẳng hạn như tức giận, vui và buồn. Phân tích tình cảm thậm chí còn được sử dụng để xác định ý định, chẳng hạn như liệu ai đó có quan tâm hay không. 

Phân tích tình cảm là một công cụ mạnh mẽ đang ngày càng được triển khai bởi tất cả các loại hình doanh nghiệp và có một số thư viện Python có thể giúp thực hiện quy trình này. 

Dưới đây là 10 thư viện Python tốt nhất để phân tích tình cảm: 

1. Họa tiết

Đứng đầu danh sách các thư viện Python tốt nhất của chúng tôi để phân tích tình cảm là Pattern, đây là thư viện Python đa năng có thể xử lý NLP, khai thác dữ liệu, phân tích mạng, học máy và trực quan hóa. 

Mẫu cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm tìm kiếm so sánh nhất và so sánh hơn. Nó cũng có thể thực hiện phát hiện quan điểm và sự thật, khiến nó nổi bật như một lựa chọn hàng đầu để phân tích cảm tính. Hàm trong Mẫu trả về tính phân cực và tính chủ quan của một văn bản nhất định, với kết quả Tính phân cực từ rất tích cực đến rất tiêu cực. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Pattern: 

• thư viện đa năng
• Tìm so sánh nhất và so sánh hơn
• Trả về tính phân cực và tính chủ quan của văn bản đã cho
• Phạm vi phân cực từ rất tích cực đến rất tiêu cực

2. VADER

Một lựa chọn hàng đầu khác để phân tích tình cảm là VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), đây là thư viện phân tích tình cảm mã nguồn mở, dựa trên quy tắc/từ vựng trong NLTK. Công cụ này được thiết kế đặc biệt cho các cảm xúc được thể hiện trên mạng xã hội và nó sử dụng kết hợp Từ vựng về cảm xúc và danh sách các đặc điểm từ vựng thường được gắn nhãn theo định hướng ngữ nghĩa của chúng là tích cực hoặc tiêu cực. 

VADER tính toán cảm xúc của văn bản và trả về xác suất của một câu đầu vào nhất định là tích cực, tiêu cực hoặc thần kinh. Công cụ này có thể phân tích dữ liệu từ tất cả các loại nền tảng truyền thông xã hội, chẳng hạn như Twitter và Facebook. 

Dưới đây là một số tính năng chính của VADER: 

• Không yêu cầu dữ liệu huấn luyện
• Hiểu tình cảm của văn bản có chứa biểu tượng cảm xúc, tiếng lóng, liên từ, v.v. 
• Tuyệt vời cho văn bản truyền thông xã hội
• thư viện mã nguồn mở

3. BERT

BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là một mô hình học máy hàng đầu được sử dụng cho các nhiệm vụ NLP, bao gồm cả phân tích tình cảm. Được Google phát triển vào năm 2018, thư viện này đã được đào tạo về WIkipedia và BooksCorpus bằng tiếng Anh và nó đã chứng tỏ là một trong những thư viện chính xác nhất cho các tác vụ NLP. 

Bởi vì BERT đã được đào tạo trên một kho văn bản lớn, nên nó có khả năng hiểu ngôn ngữ tốt hơn và tìm hiểu sự thay đổi trong các mẫu dữ liệu. 

Dưới đây là một số tính năng chính của BERT: 

• Dễ dàng tinh chỉnh
• Một loạt các nhiệm vụ NLP, bao gồm phân tích tình cảm
• Được đào tạo trên một kho văn bản lớn chưa được gắn nhãn
• Mô hình hai chiều sâu sắc

4. văn bảnBlob

TextBlob là một lựa chọn tuyệt vời khác để phân tích tình cảm. Thư viện Python đơn giản hỗ trợ các thao tác và phân tích phức tạp trên dữ liệu văn bản. Đối với cách tiếp cận dựa trên từ vựng, TextBlob xác định cảm xúc theo hướng ngữ nghĩa và cường độ của từng từ trong câu, điều này yêu cầu một từ điển xác định trước phân loại các từ tiêu cực và tích cực. Công cụ chỉ định điểm số riêng cho tất cả các từ và cảm nhận cuối cùng được tính toán. 

TextBlob trả về tính phân cực và tính chủ quan của câu, với phạm vi Phân cực từ âm đến dương. Nhãn ngữ nghĩa của thư viện giúp phân tích, bao gồm biểu tượng cảm xúc, dấu chấm than, biểu tượng cảm xúc, v.v. 

Dưới đây là một số tính năng chính của TextBlob: 

• Thư viện Python đơn giản
• Hỗ trợ phân tích phức tạp và hoạt động trên dữ liệu văn bản
• Chỉ định điểm tình cảm cá nhân
• Trả về tính phân cực và tính chủ quan của câu

5. spaCy

Một thư viện NLP mã nguồn mở, spaCy là một lựa chọn hàng đầu khác để phân tích tình cảm. Thư viện cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng có thể xử lý và hiểu khối lượng lớn văn bản và nó được sử dụng để xây dựng các hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống khai thác thông tin. 

Với spaCy, bạn có thể thực hiện phân tích cảm tính để thu thập thông tin chuyên sâu về sản phẩm hoặc thương hiệu của mình từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như email, mạng xã hội và đánh giá sản phẩm. 

Dưới đây là một số tính năng chính của SpaCy: 

• Nhanh chóng và dễ dàng để sử dụng
• Tuyệt vời cho các nhà phát triển mới bắt đầu
• Xử lý khối lượng lớn văn bản
• Phân tích tình cảm với nhiều nguồn

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP là một thư viện Python khác chứa nhiều công cụ công nghệ ngôn ngữ của con người giúp áp dụng phân tích ngôn ngữ cho văn bản. CoreNLP kết hợp các công cụ NLP của Stanford, bao gồm phân tích tình cảm. Nó cũng hỗ trợ tổng cộng năm ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Đức, tiếng Trung, tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha. 

Công cụ tình cảm bao gồm các chương trình khác nhau để hỗ trợ nó và mô hình có thể được sử dụng để phân tích văn bản bằng cách thêm "tình cảm" vào danh sách các chú thích. Nó cũng bao gồm một dòng lệnh hỗ trợ và hỗ trợ đào tạo mô hình. 

Dưới đây là một số tính năng chính của CoreNLP: 

• Kết hợp các công cụ Stanford NLP
• Hỗ trợ năm ngôn ngữ
• Phân tích văn bản bằng cách thêm “tình cảm”
• Dòng lệnh hỗ trợ và hỗ trợ đào tạo mô hình

7. học hỏi

Một thư viện Python độc lập trên Github, scikit-learning ban đầu là phần mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy. Mặc dù nó đặc biệt hữu ích cho các thuật toán học máy cổ điển như các thuật toán được sử dụng để phát hiện thư rác và nhận dạng hình ảnh, nhưng scikit-learning cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ NLP, bao gồm cả phân tích tình cảm. 

Thư viện Python có thể giúp bạn thực hiện phân tích tình cảm để phân tích ý kiến ​​hoặc cảm xúc thông qua dữ liệu bằng cách đào tạo một mô hình có thể xuất ra nếu văn bản là tích cực hoặc tiêu cực. Nó cung cấp một số véc tơ hóa để dịch các tài liệu đầu vào thành các vectơ đặc trưng và nó đi kèm với một số bộ phân loại khác nhau đã được tích hợp sẵn. 

Dưới đây là một số tính năng chính của scikit-learning: 

• Được xây dựng trên SciPy và NumPy
• Đã được chứng minh bằng các ứng dụng thực tế
• Đa dạng về mô hình và thuật toán
• Được sử dụng bởi các công ty lớn như Spotify

8. Đa ngữ

Một lựa chọn tuyệt vời khác để phân tích tình cảm là Polyglot, đây là một thư viện Python mã nguồn mở được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động NLP. Thư viện dựa trên Numpy và cực kỳ nhanh trong khi cung cấp nhiều lệnh chuyên dụng. 

Một trong những điểm bán hàng hàng đầu của Polyglot là nó hỗ trợ các ứng dụng đa ngôn ngữ rộng rãi. Theo tài liệu của nó, nó hỗ trợ phân tích tình cảm cho 136 ngôn ngữ. Nó được biết đến với hiệu quả, tốc độ và sự đơn giản. Polyglot thường được chọn cho các dự án liên quan đến các ngôn ngữ không được spaCy hỗ trợ. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Polyglot: 

• Đa ngôn ngữ với 136 ngôn ngữ được hỗ trợ để phân tích tình cảm
• Được xây dựng trên NumPy
• Mã nguồn mở
• Hiệu quả, nhanh chóng và đơn giản

9. Kim tự tháp

Gần cuối danh sách của chúng tôi là PyTorch, một thư viện Python mã nguồn mở khác. Được tạo bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook, thư viện cho phép bạn thực hiện nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả phân tích cảm tính, trong đó thư viện có thể phát hiện xem một câu là tích cực hay tiêu cực.

PyTorch thực thi cực kỳ nhanh và nó có thể được vận hành trên các bộ xử lý hoặc CPU và GPU đơn giản hóa. Bạn có thể mở rộng thư viện với các API mạnh mẽ và nó có bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên. 

Dưới đây là một số tính năng chính của PyTorch: 

• Nền tảng đám mây và hệ sinh thái
• Khung mạnh mẽ
• Cực nhanh
• Có thể được vận hành trên bộ xử lý, CPU hoặc GPU đơn giản hóa

10. tư cách

Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất để phân tích tình cảm của chúng tôi là Flair, một thư viện NLP mã nguồn mở đơn giản. Khung của nó được xây dựng trực tiếp trên PyTorch và nhóm nghiên cứu đằng sau Flair đã phát hành một số mô hình được đào tạo trước cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. 

Một trong những mô hình được đào tạo trước là mô hình phân tích tình cảm được đào tạo trên bộ dữ liệu IMDB và việc tải và đưa ra dự đoán rất đơn giản. Bạn cũng có thể huấn luyện bộ phân loại với Flair bằng tập dữ liệu của mình. Mặc dù đây là một mô hình được đào tạo trước hữu ích, nhưng dữ liệu được đào tạo trên đó có thể không khái quát hóa tốt như các miền khác, chẳng hạn như Twitter. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Flair: 

• Mã nguồn mở
• Hỗ trợ một số ngôn ngữ
• Đơn giản để sử dụng
• Một số mô hình được đào tạo trước, bao gồm phân tích tình cảm