10 migliori librerie Python per l'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment 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 sentiment è molto complicata poiché coinvolge dati non strutturati e variazioni linguistiche. 

Una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (PNL), l'analisi del sentiment 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 rabbia, felicità e tristezza. L'analisi del sentiment viene utilizzata anche 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 utilizzato 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 del sentiment: 

1. Cartamodello

In cima alla nostra lista delle migliori librerie Python per l'analisi del sentiment c'è Pattern, che è una libreria Python multiuso in grado di gestire NLP, data mining, analisi di rete, machine learning e visualizzazione. 

Pattern fornisce una vasta gamma di funzionalità, inclusa la ricerca di superlativi e comparativi. Può anche eseguire il rilevamento di fatti e opinioni, che lo distinguono come la scelta migliore per l'analisi del sentiment. La funzione in Pattern restituisce la polarità e la soggettività di un dato testo, con un risultato Polarity che va da molto positivo a molto negativo. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Pattern: 

• Libreria multiuso
• Ricerca di superlativi e comparativi
• Restituisce polarità e soggettività del testo dato
• Gamma di polarità da molto positiva a molto negativa

2. VADER

Un'altra opzione importante per l'analisi del sentiment è VADER (Valence Aware Dictionary e sEntiment Reasoner), che è una libreria pre-costruita per l'analisi del sentiment open source basata su regole/lessico all'interno di NLTK. Lo strumento è specificamente progettato per i sentimenti espressi nei social media e utilizza una combinazione di un lessico di sentimento e un elenco di caratteristiche lessicali che sono 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 apprendimento automatico di alto livello utilizzato per le attività di PNL, inclusa l'analisi del sentiment. Sviluppata nel 2018 da Google, la biblioteca è stata formata su WIkipedia inglese e BooksCorpus e si è rivelata una delle biblioteche più accurate per le attività di PNL. 

Poiché BERT è stato addestrato su un ampio corpus di testo, ha una migliore capacità di comprendere il linguaggio 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 di PNL, inclusa l'analisi del sentiment
• Addestrato su un ampio corpus di testo senza etichetta
• Modello profondamente bidirezionale

4. TestoBlob

TextBlob è un'altra ottima scelta per l'analisi del sentiment. 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 biblioteca aiutano con l'analisi, incluse emoticon, punti esclamativi, emoji e altro ancora. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TextBlob: 

• Libreria Python semplice
• Supporta analisi e operazioni complesse su dati testuali
• Assegna i punteggi del sentiment individuale
• Restituisce polarità e soggettività della frase

5. spacy

Una libreria NLP open source, spaCy è un'altra delle migliori opzioni 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 una vasta 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 del linguaggio umano che aiutano ad applicare l'analisi linguistica al testo. CoreNLP incorpora gli strumenti Stanford NLP, inclusa l'analisi del sentiment. Supporta anche cinque lingue in totale: inglese, arabo, tedesco, cinese, francese e spagnolo. 

Lo strumento 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 la formazione del modello. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di CoreNLP: 

• Incorpora gli strumenti Stanford NLP
• Supporta cinque lingue
• Analizza il testo aggiungendo "sentimento"
• Linea di comando di supporto e supporto alla formazione del modello

7. scikit-impara

Una libreria Python autonoma su Github, scikit-learn era originariamente un'estensione di terze parti della libreria SciPy. Sebbene sia particolarmente utile per i classici algoritmi di apprendimento automatico come quelli utilizzati per il rilevamento dello spam e il riconoscimento delle immagini, scikit-learn può essere utilizzato anche per attività di PNL, inclusa l'analisi del sentiment. 

La libreria Python può aiutarti a eseguire l'analisi del sentiment per analizzare opinioni o sentimenti attraverso i dati addestrando un modello che può produrre se il testo è positivo o negativo. Ne fornisce diversi vettorizzatori per tradurre i documenti di input in vettori di funzionalità e viene fornito con un numero di classificatori diversi già integrati. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di scikit-learn: 

• Costruito su SciPy e NumPy
• Dimostrato con applicazioni reali
• Ampia gamma di modelli e algoritmi
• Utilizzato da grandi aziende come Spotify

8. Poliglotta

Un'altra ottima scelta per l'analisi del sentiment è Polyglot, che è una libreria Python open source utilizzata per eseguire un'ampia gamma di operazioni NLP. La libreria è basata su Numpy ed è incredibilmente veloce offrendo una grande varietà di comandi dedicati. 

Uno dei principali punti di forza di Polyglot è che supporta ampie applicazioni multilingue. Secondo la sua documentazione, supporta l'analisi del sentiment per 136 lingue. È noto per la sua efficienza, velocità e semplicità. Polyglot viene spesso scelto per progetti che coinvolgono lingue non supportate da spaCy. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Polyglot: 

• Multilingue con 136 lingue supportate per l'analisi del sentiment
• 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 AI di Facebook, la libreria ti consente di eseguire molte applicazioni diverse, inclusa l'analisi del sentiment, in cui può rilevare se una frase è positiva o negativa.

PyTorch è estremamente veloce in esecuzione e può essere utilizzato su processori o CPU e GPU semplificati. Puoi espandere la libreria con le sue potenti API e ha un toolkit in linguaggio naturale. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di PyTorch: 

• Piattaforma cloud ed ecosistema
• Struttura robusta
• 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 dei sentimenti 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 preaddestrati è un modello di analisi del sentiment addestrato su un set di dati IMDB ed è semplice da caricare e fare previsioni. Puoi anche addestrare un classificatore con Flair utilizzando il tuo set di dati. Sebbene sia un utile modello pre-addestrato, i dati su cui viene addestrato potrebbero non essere generalizzabili 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 sentiment