Analiza sentimenta je moćna tehnika koju možete koristiti za analizu povratnih informacija korisnika ili praćenje društvenih medija. Međutim, analiza sentimenta je vrlo složena jer uključuje nestrukturirane podatke i varijacije jezika.
Kao tehnika obrade prirodnog jezika (NLP), analiza sentimenta može se koristiti za određivanje da li su podaci pozitivni, negativni ili neutralni. Osim fokusiranja na polaritet teksta, može detektovati i određene emocije i osećanja, kao što su bes, sreća i tuga. Analiza sentimenta se čak koristi i za određivanje namera, kao što je interesovanje ili nedostatak istog.
Analiza sentimenta je izuzetno moćan alat koji sve više koriste različite vrste poslovanja, a postoji nekoliko Python biblioteka koje mogu pomoći u ovom procesu.
Pattern
Na vrhu naše liste najboljih Python biblioteka za analizu sentimenta je Pattern, višenamenska Python biblioteka koja može da se bavi obradom prirodnog jezika (NLP), rudarenjem podataka, analizom mreže, mašinskim učenjem i vizualizacijom.
Pattern pruža širok spektar funkcionalnosti, uključujući pronalaženje superlativa i komparativa. Takođe može obavljati detekciju činjenica i mišljenja, zbog čega je odabir Patterna odličan izbor za analizu sentimenta. Funkcija u okviru Pattern biblioteke vraća polaritet i subjektivnost datog teksta, sa rezultatom polariteta koji se kreće od izrazito pozitivnog do izrazito negativnog.
Evo nekih od glavnih karakteristika Pattern biblioteke:
- Višenamenska biblioteka
- Pronalaženje superlativa i komparativa
- Vraćanje polariteta i subjektivnosti datog teksta
- Polaritet se kreće od izrazito pozitivnog do izrazito negativnog
VADER
Još jedna odlična opcija za analizu sentimenta je VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), koja je biblioteka za analizu sentimenta zasnovana na pravilima i leksičkim jedinicama, a koja dolazi unapred instalirana u okviru NLTK biblioteke. Ova alatka je posebno dizajnirana za analizu sentimenta izraženog na društvenim medijima, a koristi kombinaciju leksičkog skupa sentimenta i liste leksičkih karakteristika koje se generalno označavaju prema njihovoj semantičkoj orijentaciji kao pozitivne ili negativne.
VADER računa sentiment teksta i vraća verovatnoću da je dato ulazno rečenica pozitivna, negativna ili neutralna. Ova alatka može analizirati podatke sa različitih platformi društvenih medija, kao što su Twitter i Facebook.
Evo nekih od glavnih karakteristika VADER biblioteke:
- Ne zahteva skup podataka za obuku
- Razume sentiment teksta koji sadrži emotikone, sleng izraze, veznike itd.
- Odlična za analizu teksta sa društvenih medija
- Open-source biblioteka
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vrhunski model mašinskog učenja koji se koristi za NLP zadatke, uključujući analizu sentimenta. Razvijen 2018. godine od strane Google-a, ovaj model je treniran na engleskoj Vikipediji i BooksCorpus podacima i pokazao se kao jedna od najtačnijih biblioteka za NLP zadatke.
Zbog toga što je BERT treniran na velikom korpusu tekstova, ima bolju sposobnost razumevanja jezika i učenja varijabilnosti u obrascima podataka.
Evo nekih od glavnih karakteristika BERT biblioteke:
- Lako se prilagođava
- Širok spektar NLP zadataka, uključujući analizu sentimenta
- Treniran na velikom korpusu neoznačenih tekstova
- Duboko bidirekcionalni model
TextBlob
TextBlob je još jedan odličan izbor za analizu sentimenta. Jednostavna Python biblioteka podržava složenu analizu i operacije nad tekstualnim podacima. Za leksički zasnovane pristupe, TextBlob definiše sentiment na osnovu semantičke orijentacije i intenziteta svake reči u rečenici, što zahteva predefinisani rečnik koji klasifikuje negativne i pozitivne reči. Alatka dodeljuje individualne ocene svim rečima, a zatim se izračunava konačni sentiment.
TextBlob vraća polaritet i subjektivnost rečenice, pri čemu se polaritet kreće od negativnog do pozitivnog. Semantičke oznake biblioteke TextBlob pomažu u analizi, uključujući emotikone, uzvike i druge elemente.
Evo nekih od glavnih karakteristika TextBlob biblioteke:
- Jednostavna Python biblioteka
- Podržava složenu analizu i operacije nad tekstualnim podacima
- Dodeljuje individualne ocene sentimentu
- Vraća polaritet i subjektivnost rečenice
SpaCy
Open-source biblioteka za obradu prirodnog jezika, spaCy je još jedan odličan izbor za analizu sentimenta. Ova biblioteka omogućava razvoj aplikacija koje mogu obrađivati i razumeti velike količine teksta, i koristi se za konstrukciju sistema razumevanja prirodnog jezika i sistema ekstrakcije informacija.
Sa spaCy bibliotekom možete vršiti analizu sentimenta kako biste prikupili korisne informacije o svojim proizvodima ili brendu iz različitih izvora, kao što su e-pošta, društveni mediji i recenzije proizvoda.
Evo nekih od glavnih karakteristika spaCy biblioteke:
- Brza i jednostavna za korišćenje
- Odlična za početnike u programiranju
- Obrada velikih količina teksta
- Analiza sentimenta sa širokim spektrom izvora
CoreNLP
Stanford CoreNLP je još jedna Python biblioteka koja sadrži razne alate za obradu prirodnog jezika (NLP) i pomaže u primeni lingvističke analize na tekst. CoreNLP uključuje alate za NLP koje je razvio Stanford univerzitet, uključujući analizu sentimenta. Takođe podržava pet jezika: engleski, arapski, nemački, kineski, francuski i španski.
Alat za analizu sentimenta uključuje različite programe koji ga podržavaju, a model se može koristiti za analizu teksta dodavanjem „sentiment“ na listu anotatora. Takođe sadrži podršku za komandnu liniju i podršku za obuku modela.
Evo nekih od glavnih karakteristika CoreNLP:
- Uključuje alate za obradu prirodnog jezika koje je razvio Stanford univerzitet
- Podržava pet jezika
- Analizira tekst dodavanjem „sentiment“ na listu anotatora
- Ima podršku za komandnu liniju i obuku modela
Scikit-learn
Scikit-learn je samostalna Python biblioteka dostupna na Github-u, koja je prvobitno bila nezavisni dodatak za SciPy biblioteku. Iako je posebno korisna za klasifikaciju i regresiju, scikit-learn se takođe može koristiti za NLP zadatke, uključujući analizu sentimenta.
Ova Python biblioteka omogućava vam izvođenje analize sentimenta kako biste analizirali mišljenja i osećanja kroz podatke, treniranjem modela koji može dati izlaz da li je tekst pozitivan ili negativan. Pruža nekoliko metoda za pretvaranje ulaznih dokumenata u vektore karakteristika, i dolazi sa nekoliko ugrađenih klasifikatora.
Evo nekih od glavnih karakteristika scikit-learn biblioteke:
- Zasnovana na SciPy i NumPy bibliotekama
- Dokazana primenom u realnim aplikacijama
- Diverzitet modela i algoritama
- Koristi se od strane velikih kompanija poput Spotify-ja
Polyglot
Još jedan odličan izbor za analizu sentimenta je Polyglot, otvorena Python biblioteka koja se koristi za širok spektar NLP operacija. Ova biblioteka je zasnovana na NumPy biblioteci i izuzetno je brza, pružajući veliki broj specijalizovanih komandi.
Jedna od glavnih prednosti Polyglot biblioteke je podrška za razne višejezičke aplikacije. Prema dokumentaciji, podržava analizu sentimenta za 136 jezika. Poznata je po svojoj efikasnosti, brzini i jednostavnosti. Polyglot se često bira za projekte koji uključuju jezike koji nisu podržani od strane spaCy biblioteke.
Evo nekih od glavnih karakteristika Polyglot biblioteke:
- Višejezička biblioteka sa podrškom za analizu sentimenta za 136 jezika
- Zasnovana na NumPy biblioteci
- Otvorenog koda
- Efikasna, brza i jednostavna za korišćenje
PyTorch
Kako se bližimo kraju naše liste, dolazimo do PyTorch-a, još jedne open-source Python biblioteke. Kreirana od strane Facebook-ovog AI istraživačkog tima, ova biblioteka vam omogućava izvođenje različitih aplikacija, uključujući analizu sentimenta, gde može detektovati da li je rečenica pozitivna ili negativna.
PyTorch je izuzetno brz u izvršavanju i može se koristiti na pojednostavljenim procesorima, CPU-ima i GPU-ima. Možete proširiti biblioteku koristeći njene moćne API-je i ima prirodni jezički toolkit.
Evo nekih od glavnih karakteristika PyTorch biblioteke:
- Oblačna platforma i ekosistem
- Robustan okvir
- Izuzetno brz
- Može se koristiti na pojednostavljenim procesorima, CPU-ima ili GPU-ima
Flair
Zatvaramo našu listu 10 najboljih Python biblioteka za analizu sentimenta sa Flair-om, jednostavnom open-source NLP bibliotekom. Njen okvir je direktno izgrađen na PyTorch-u, a istraživački tim iza Flair-a je objavio nekoliko pre-treniranih modela za različite zadatke.
Jedan od pre-treniranih modela je model za analizu sentimenta treniran na IMDB skupu podataka, i jednostavno ga je učitati i koristiti za predviđanja. Takođe možete obučiti klasifikator sa Flair-om koristeći vaš skup podataka. Iako je ovo koristan pre-trenirani model, podaci na kojima je treniran možda neće generalizovati jednako dobro kao u drugim domenima, kao što je Twitter.
Evo nekih od glavnih karakteristika Flair biblioteke:
- Open-source
- Podržava nekoliko jezika
- Jednostavna za korišćenje
- Nekoliko pre-treniranih modela, uključujući analizu sentimenta