10 个最佳 Python 库用于情感分析

情感分析是一种强大的技术，可以用来分析客户反馈或监测社交媒体。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体。

一种自然语言处理（NLP）技术，情感分析可以用来确定数据是正面、负面还是中立的。除了关注文本的极性外，它还可以检测到特定的情感和情绪，例如愤怒、幸福和悲伤。情感分析甚至可以用来确定意图，例如某人是否感兴趣。

情感分析是一种非常强大的工具，正在被各类企业越来越多地采用，有几种 Python 库可以帮助完成这个过程。

以下是 10 个最佳 Python 库用于情感分析：

1. Pattern

我们列出的第一个最佳 Python 库用于情感分析是 Pattern，它是一个多功能的 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，包括找到最高级和比较级。它还可以执行事实和观点检测，这使它成为情感分析的首选。

Pattern 的函数返回给定文本的极性和主观性，极性结果从非常正面到非常负面。

以下是 Pattern 的一些主要功能：

• 多功能库
• 找到最高级和比较级
• 返回给定文本的极性和主观性
• 极性范围从非常正面到非常负面

2. VADER

另一个用于情感分析的顶级选项是 VADER（Valence Aware Dictionary 和 sEntiment Reasoner），它是一个基于规则/词典的、开源的情感分析器预建库，位于 NLTK 中。该工具专门设计用于社交媒体中表达的情感，并使用情感词典和一系列词汇特征的组合，这些特征通常根据其语义方向标记为正面或负面。

VADER 计算文本情感并返回给定输入句子的正面、负面或中立的概率。该工具可以分析来自所有类型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、连词等文本的情感
• 非常适合社交媒体文本
• 开源库

3. BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是用于 NLP 任务（包括情感分析）的顶级机器学习模型。它由 Google 于 2018 年开发，训练于英文维基百科和 BooksCorpus，并被证明是 NLP 任务中最准确的库之一。

由于 BERT是在大型文本语料库上训练的，因此它更好地理解语言和学习数据模式的变异性。

以下是 BERT 的一些主要功能：

• 易于微调
• 广泛的 NLP 任务，包括情感分析
• 在大型未标记文本语料库上训练
• 深度双向模型

4. TextBlob

TextBlob 是另一个用于情感分析的优秀选择。该简单的 Python 库支持复杂的分析和操作文本数据。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词典类来分类正面和负面单词。该工具为所有单词分配个别的评分，并计算最终的情感。

TextBlob 返回句子的极性和主观性，极性范围从负面到正面。该库的语义标签有助于分析，包括表情符号、感叹号、emoji 等。

以下是 TextBlob 的一些主要功能：

• 简单的 Python 库
• 支持复杂的分析和操作文本数据
• 为所有单词分配个别的情感评分
• 返回句子的极性和主观性

5. spaCy

一个开源的 NLP 库，spaCy 是另一个用于情感分析的顶级选项。该库使开发人员能够创建可以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抽取系统。

使用 spaCy，您可以执行情感分析以从各种来源（如电子邮件、社交媒体和产品评论）收集有关您的产品或品牌的见解信息。

以下是 spaCy 的一些主要功能：

• 快速且易于使用
• 非常适合初学开发人员
• 处理大量文本
• 广泛来源的情感分析

6. CoreNLP

Stanford CoreNLP 是另一个包含各种人类语言技术工具的 Python 库，帮助将语言分析应用于文本。CoreNLP 集成了 Stanford NLP 工具，包括情感分析。它还支持五种语言：英语、阿拉伯语、德语、中文、法语和西班牙语。

情感工具包括各种程序来支持它，并且可以通过将“情感”添加到注释器列表来分析文本。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：

• 集成了 Stanford 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-learn

一个独立的 Python 库，scikit-learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展。虽然它对经典的机器学习算法（如垃圾邮件检测和图像识别）非常有用，但 scikit-learn 也可以用于 NLP 任务，包括情感分析。

该 Python 库可以帮助您执行情感分析，以分析数据中的意见或感受，通过训练一个可以输出文本是正面还是负面的模型。它提供了几个向量器来将输入文档转换为特征向量，并且它带有多个内置的分类器。

以下是 scikit-learn 的一些主要功能：

• 建立在 SciPy 和 NumPy 之上
• 在现实应用中得到证明
• 多样化的模型和算法
• 被大公司如 Spotify 使用

8. Polyglot

另一个用于情感分析的优秀选择是 Polyglot，它是一个开源的 Python 库，用于执行各种 NLP 操作。该库建立在 Numpy 之上，速度非常快，同时提供了大量的专用命令。

Polyglot 的主要优点之一是它支持广泛的多语言应用。根据其文档，它支持 136 种语言的情感分析。它以其效率、速度和直截了当而闻名。Polyglot 经常被用于不被 spaCy 支持的语言的项目中。

以下是 Polyglot 的一些主要功能：

• 多语言，支持 136 种语言的情感分析
• 建立在 NumPy 之上
• 开源
• 高效、快速、直截了当

9. PyTorch

我们列表中的下一个是 PyTorch，另一个开源的 Python 库。由 Facebook 的 AI 研究团队创建，该库使您能够执行各种应用，包括情感分析，可以检测句子是正面还是负面。

PyTorch 执行速度非常快，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 扩展该库，并且它具有自然语言工具包。

以下是 PyTorch 的一些主要功能：

• 云平台和生态系统
• 强大的框架
• 执行速度非常快
• 可以在简化的处理器、CPU 或 GPU 上运行

10. Flair

我们列出的最后一个用于情感分析的库是 Flair，它是一个简单的开源 NLP 库。其框架直接建立在 PyTorch 之上，Flair 的研究团队已经发布了多个预训练模型，用于各种任务。其中一个预训练模型是使用 IMDB 数据集训练的情感分析模型，非常容易加载和进行预测。您还可以使用 Flair 和您的数据集训练分类器。虽然这是一个有用的预训练模型，但它所训练的数据可能不像其他领域（如 Twitter）那样推广得好。

以下是 Flair 的一些主要功能：

• 开源
• 支持多种语言
• 使用简单
• 包括多个预训练模型，包括情感分析