10 个最佳情感分析 Python 库

情绪分析是一种强大的技术，您可以使用它来执行分析客户反馈或监控社交媒体等操作。话虽如此，情感分析非常复杂，因为它涉及非结构化数据和语言变化。 

情感分析是一种自然语言处理 (NLP) 技术，可用于确定数据是正面、负面还是中性。除了关注文本的极性之外，它还可以检测特定的感受和情绪，例如愤怒、快乐和悲伤。情感分析甚至用于确定意图，例如某人是否感兴趣。 

情感分析是一种非常强大的工具，越来越多地被所有类型的企业所部署，并且有多个 Python 库可以帮助执行此过程。 

以下是用于情感分析的 10 个最佳 Python 库： 

1. 模式

在我们用于情感分析的最佳 Python 库列表中名列前茅的是 Pattern，它是一个多用途 Python 库，可以处理 NLP、数据挖掘、网络分析、机器学习和可视化。 

Pattern 提供了广泛的功能，包括查找最高级和比较级。 它还可以进行事实和观点检测，这使其成为情感分析的首选。 Pattern 中的函数返回给定文本的极性和主观性，极性结果范围从高度积极到高度消极。 

以下是模式的一些主要特征： 

• 多用途图书馆
• 寻找最高级和比较级
• 返回给定文本的极性和主观性
• 极性范围从高正极到高负极

2. VADER

情感分析的另一个首选是 VADER（价感知词典和情感推理器），它是 NLTK 中基于规则/词典的开源情感分析器预构建库。 该工具是专门为社交媒体中表达的情感而设计的，它使用情感词典和词汇特征列表的组合，这些词汇特征通常根据其语义取向标记为积极或消极。 

VADER 计算文本情绪并返回给定输入句子为正面、负面或神经的概率。 该工具可以分析来自各种社交媒体平台的数据，例如 Twitter 和 Facebook。 

以下是 VADER 的一些主要功能： 

• 不需要训练数据
• 理解包含表情符号、俚语、连词等的文本情绪。 
• 非常适合社交媒体文本
• 开源库

3. 伯特

BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是用于 NLP 任务（包括情感分析）的顶级机器学习模型。 该库由 Google 于 2018 年开发，接受了英文维基百科和 BooksCorpus 的训练，并被证明是 NLP 任务最准确的库之一。 

由于 BERT 是在大型文本语料库上进行训练的，因此它具有更好的理解语言和学习数据模式变化的能力。 

以下是 BERT 的一些主要特性： 

• 易于微调
• 广泛的 NLP 任务，包括情感分析
• 在大量未标记文本的语料库上进行训练
• 深度双向模型

4. 文本块

TextBlob 是情感分析的另一个不错的选择。 简单的Python库支持对文本数据的复杂分析和操作。 对于基于词典的方法，TextBlob 通过其语义方向和句子中每个单词的强度来定义情感，这需要一个预定义的字典来对消极和积极的单词进行分类。 该工具为所有单词分配单独的分数，并计算最终的情绪。 

TextBlob 返回句子的极性和主观性，极性范围为负到正。 该库的语义标签有助于分析，包括表情符号、感叹号、表情符号等。 

以下是 TextBlob 的一些主要功能： 

• 简单的Python库
• 支持对文本数据的复杂分析和操作
• 分配个人情绪分数
• 返回句子的极性和主观性

5. 空间

spaCy 是一个开源 NLP 库，是情感分析的另一个首选。 该库使开发人员能够创建能够处理和理解大量文本的应用程序，并用于构建自然语言理解系统和信息提取系统。 

借助 spaCy，您可以进行情绪分析，从电子邮件、社交媒体和产品评论等各种来源收集有关您的产品或品牌的深刻信息。 

以下是 SpaCy 的一些主要功能： 

• 快速和容易使用
• 非常适合初学者开发人员
• 处理大量文本
• 具有广泛来源的情感分析

6. 核心自然语言处理

斯坦福 CoreNLP 是另一个 Python 库，包含各种人类语言技术工具，可帮助将语言分析应用于文本。 CoreNLP 整合了斯坦福 NLP 工具，包括情感分析。 它还支持总共五种语言：英语、阿拉伯语、德语、中文、法语和西班牙语。 

情感工具包括各种支持它的程序，并且可以通过将“情感”添加到注释器列表来使用该模型来分析文本。 它还包括命令行支持和模型训练支持。 

以下是 CoreNLP 的一些主要功能： 

• 结合斯坦福 NLP 工具
• 支持五种语言
• 通过添加“情感”来分析文本
• 命令行支持和模型训练支持

7. scikit学习

scikit-learn 是 Github 上的一个独立 Python 库，最初是 SciPy 库的第三方扩展。 虽然 scikit-learn 对于垃圾邮件检测和图像识别等经典机器学习算法特别有用，但它也可用于 NLP 任务，包括情感分析。 

Python 库可以帮助您进行情感分析，通过训练一个可以输出文本是正面还是负面的模型，通过数据分析观点或感受。 它提供了几种 矢量化器 将输入文档转换为特征向量，并且它内置了许多不同的分类器。 

以下是 scikit-learn 的一些主要功能： 

• 基于 SciPy 和 NumPy 构建
• 经过实际应用验证
• 多种模型和算法
• 被 Spotify 等大公司使用

8. 多语种

情感分析的另一个绝佳选择是 Polyglot，它是一个开源 Python 库，用于执行各种 NLP 操作。 该库基于 Numpy，速度非常快，同时提供多种专用命令。 

Polyglot 的最大卖点之一是它支持广泛的多语言应用程序。 根据其文档，它支持 136 种语言的情感分析。 它以其效率、速度和直接性而闻名。 对于涉及 spaCy 不支持的语言的项目，通常会选择多语言。 

以下是 Polyglot 的一些主要功能： 

• 多语言支持 136 种语言进行情感分析
• 构建于 NumPy 之上
• 开源
• 高效、快速、简单

9. PyTorch

接近我们列表的最后的是 PyTorch，它是另一个开源 Python 库。 该库由 Facebook 的人工智能研究团队创建，使您能够执行许多不同的应用程序，包括情感分析，它可以检测句子是积极的还是消极的。

PyTorch 的执行速度非常快，并且可以在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。 您可以使用其强大的 API 来扩展该库，并且它有一个自然语言工具包。 

以下是 PyTorch 的一些主要功能： 

• 云平台及生态系统
• 健壮的框架
• 极快
• 可在简化的处理器、CPU 或 GPU 上运行

10. 天才

Flair 是我们列出的 10 个最佳情感分析 Python 库的最后一个，它是一个简单的开源 NLP 库。 它的框架直接构建在 PyTorch 上，Flair 背后的研究团队已经发布了多个针对各种任务的预训练模型。 

其中一种预训练模型是在 IMDB 数据集上训练的情感分析模型，加载和预测都很简单。 您还可以使用数据集通过 Flair 训练分类器。 虽然它是一个有用的预训练模型，但它所训练的数据可能无法像 Twitter 等其他领域那样具有泛化能力。 

以下是 Flair 的一些主要功能： 

• 开源
• 支持多种语言
• 简单易用
• 多个预训练模型，包括情感分析