L’analisi del sentimento è una tecnica potente che puoi utilizzare per fare cose come analizzare il feedback dei clienti o monitorare i social media. Detto questo, l’analisi del sentimento è molto complicata poiché coinvolge dati non strutturati e variazioni linguistiche.
Una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’analisi del sentimento può essere utilizzata per determinare se i dati sono positivi, negativi o neutri. Oltre a concentrarsi sulla polarità di un testo, può anche rilevare sentimenti ed emozioni specifici, come arrabbiato, felice e triste. L’analisi del sentimento viene persino utilizzata per determinare le intenzioni, ad esempio se qualcuno è interessato o meno.
L’analisi del sentiment è uno strumento molto potente che viene sempre più distribuito da tutti i tipi di aziende e ci sono diverse librerie Python che possono aiutare a portare a termine questo processo.
Ecco le 10 migliori librerie Python per l’analisi dei sentimenti:
1. Pattern
In cima alla nostra lista delle migliori librerie Python per l’analisi del sentiment c’è Pattern, una libreria Python multiuso in grado di gestire NLP, data mining, analisi di rete, apprendimento automatico e visualizzazione.
Pattern offre un’ampia gamma di funzionalità, inclusa la ricerca di superlativi e comparativi. Può anche eseguire il rilevamento di fatti e opinioni, il che lo distingue come la scelta migliore per l’analisi del sentimento. La funzione in Pattern restituisce la polarità e la soggettività di un dato testo, con un risultato di Polarità che varia da altamente positivo a altamente negativo.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Pattern:
Libreria multiuso
Trovare superlativi e comparativi
Restituisce la polarità e la soggettività di un dato testo
La polarità varia da altamente positiva a altamente negativa
2.VADER
Un’altra opzione principale per l’analisi del sentimento è VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), che è una libreria predefinita di analizzatore del sentimento open source basata su regole/lexicon all’interno di NLTK. Lo strumento è progettato specificamente per i sentimenti espressi nei social media e utilizza una combinazione di un lessico dei sentimenti e un elenco di caratteristiche lessicali generalmente etichettate in base al loro orientamento semantico come positivo o negativo.
VADER calcola il sentimento del testo e restituisce la probabilità che una data frase di input sia positiva, negativa o neurale. Lo strumento può analizzare i dati da tutti i tipi di piattaforme di social media, come Twitter e Facebook.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di VADER:
Non richiede dati di addestramento
Comprendere il sentimento del testo contenente emoticon, slang, congiunzioni, ecc.
Eccellente per il testo dei social media
Libreria open source
3. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello di machine learning di punta utilizzato per le attività NLP, inclusa l’analisi del sentiment. Sviluppata nel 2018 da Google, la biblioteca è stata addestrata su WIkipedia inglese e BooksCorpus e si è rivelata una delle librerie più accurate per le attività di NLP.
Poiché BERT è stato addestrato su un grande corpus di testo, ha una migliore capacità di comprendere la lingua e di apprendere la variabilità nei modelli di dati.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di BERT:
Facile da mettere a punto
Ampia gamma di attività NLP, inclusa l’analisi del sentiment
Addestrato su un grande corpus di testo senza etichetta
Modello profondamente bidirezionale
4.TextBlob
TextBlob è un’altra grande scelta per l’analisi del sentimento. La semplice libreria Python supporta analisi e operazioni complesse su dati testuali. Per gli approcci basati sul lessico, TextBlob definisce un sentimento in base al suo orientamento semantico e all’intensità di ogni parola in una frase, che richiede un dizionario predefinito che classifichi le parole negative e positive. Lo strumento assegna punteggi individuali a tutte le parole e viene calcolato un sentimento finale.
TextBlob restituisce la polarità e la soggettività di una frase, con un intervallo di polarità da negativo a positivo. Le etichette semantiche della libreria aiutano con l’analisi, inclusi emoticon, punti esclamativi, emoji e altro ancora.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di TextBlob:
Semplice libreria Python
Supporta analisi complesse e operazioni sui dati testuali
Assegna i punteggi del sentimento individuale
Restituisce la polarità e la soggettività della frase
5.spaCy
Una libreria NLP open source, spaCy è un’altra opzione top per l’analisi del sentiment. La libreria consente agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di elaborare e comprendere enormi volumi di testo e viene utilizzata per costruire sistemi di comprensione del linguaggio naturale e sistemi di estrazione delle informazioni.
Con spaCy, puoi eseguire analisi del sentiment per raccogliere informazioni approfondite sui tuoi prodotti o sul tuo marchio da un’ampia gamma di fonti, come e-mail, social media e recensioni di prodotti.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di SpaCy:
Veloce e facile da usare
Ottimo per gli sviluppatori principianti
Elabora enormi volumi di testo
Analisi del sentiment con un’ampia gamma di fonti
6.CorePNL
Stanford CoreNLP è un’altra libreria Python contenente una varietà di strumenti tecnologici per il linguaggio umano che aiutano ad applicare l’analisi linguistica al testo. CoreNLP incorpora gli strumenti di Stanford NLP, inclusa l’analisi del sentiment. Supporta anche cinque lingue in totale: inglese, arabo, tedesco, cinese, francese e spagnolo.
Lo strumento del sentiment include vari programmi per supportarlo e il modello può essere utilizzato per analizzare il testo aggiungendo “sentiment” all’elenco degli annotatori. Include anche una riga di comando di supporto e supporto per l’addestramento del modello.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di CoreNLP:
Incorpora gli strumenti di Stanford NLP
Supporta cinque lingue
Analizza il testo aggiungendo “sentiment”
Linea di comando di supporto e supporto alla formazione del modello
7.scikit-learn
Una libreria Python autonoma su Github, scikit-learn era originariamente un’estensione di terze parti della libreria SciPy. Sebbene sia particolarmente utile per gli algoritmi di apprendimento automatico classici come quelli utilizzati per il rilevamento dello spam e il riconoscimento delle immagini, scikit-learn può essere utilizzato anche per attività NLP, inclusa l’analisi del sentiment.
La libreria Python può aiutarti a eseguire analisi dei sentimenti per analizzare opinioni o sentimenti attraverso i dati addestrando un modello in grado di generare se il testo è positivo o negativo. Fornisce diversi vettorizzatori per tradurre i documenti di input in vettori di funzionalità e viene fornito con una serie di classificatori diversi già integrati.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di scikit-learn:
Costruito su SciPy e NumPy
Testato con applicazioni reali
Gamma diversificata di modelli e algoritmi
Utilizzato da grandi aziende come Spotify
8.Polyglot
Un’altra grande scelta per l’analisi del sentimento è Polyglot, una libreria Python open source utilizzata per eseguire un’ampia gamma di operazioni NLP. La libreria è basata su Numpy ed è incredibilmente veloce mentre offre una grande varietà di comandi dedicati.
Uno dei punti di forza di Polyglot è che supporta ampie applicazioni multilingue. Secondo la sua documentazione, supporta l’analisi del sentimento per 136 lingue. È noto per la sua efficienza, velocità e semplicità. Polyglot è spesso scelto per progetti che coinvolgono linguaggi non supportati da spaCy.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Polyglot:
Multilingue con 136 lingue supportate per l’analisi del sentimento
Costruito su NumPy
Open-source
Efficiente, veloce e diretto
9. PyTorch
Verso la fine della nostra lista c’è PyTorch, un’altra libreria Python open source. Creata dal team di ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook, la libreria ti consente di eseguire molte applicazioni diverse, inclusa l’analisi del sentimento, in cui può rilevare se una frase è positiva o negativa.
PyTorch è estremamente veloce nell’esecuzione e può essere utilizzato su processori semplificati o CPU e GPU. Puoi espandere la libreria con le sue potenti API e ha un toolkit in linguaggio naturale.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di PyTorch:
Piattaforma ed ecosistema cloud
Quadro robusto
Estremamente veloce
Può essere utilizzato su processori, CPU o GPU semplificati
10. Flair
A chiudere la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per l’analisi del sentiment c’è Flair, che è una semplice libreria NLP open source. Il suo framework è costruito direttamente su PyTorch e il team di ricerca dietro Flair ha rilasciato diversi modelli pre-addestrati per una varietà di attività.
Uno dei modelli pre-addestrati è un modello di analisi del sentiment addestrato su un set di dati IMDB ed è semplice caricare e fare previsioni. Puoi anche addestrare un classificatore con Flair usando il tuo set di dati. Sebbene sia un utile modello pre-addestrato, i dati su cui viene addestrato potrebbero non essere generalizzati così come altri domini, come Twitter.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Flair:
Open-source
Supporta un numero di lingue
Semplice da usare
Diversi modelli pre-addestrati, inclusa l’analisi del sentimento
