10 Melhores Bibliotecas Python para Análise de Sentimento

A análise de sentimento é uma técnica poderosa que você pode usar para fazer coisas como analisar feedback de clientes ou monitorar as mídias sociais. Com isso dito, a análise de sentimento é altamente complicada, pois envolve dados não estruturados e variações de linguagem. 

Uma técnica de processamento de linguagem natural (NLP), a análise de sentimento pode ser usada para determinar se os dados são positivos, negativos ou neutros. Além de se concentrar na polaridade de um texto, também pode detectar sentimentos e emoções específicos, como raiva, felicidade e tristeza. A análise de sentimento é até usada para determinar intenções, como se alguém está interessado ou não. 

A análise de sentimento é uma ferramenta altamente poderosa que está sendo cada vez mais implantada por todos os tipos de empresas, e existem várias bibliotecas Python que podem ajudar a realizar esse processo. 

Aqui estão as 10 melhores bibliotecas Python para análise de sentimento: 

1. Pattern

Liderando nossa lista de melhores bibliotecas Python para análise de sentimento está o Pattern, que é uma biblioteca multipropósito Python que pode lidar com NLP, mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. 

O Pattern fornece uma ampla gama de recursos, incluindo a busca por superlativos e comparativos. Ele também pode realizar detecção de fatos e opiniões, o que o destaca como uma escolha de ponta para análise de sentimento. A função no Pattern retorna a polaridade e a subjetividade de um texto dado, com um resultado de polaridade variando de muito positivo a muito negativo. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Pattern: 

• Biblioteca multipropósito
• Busca por superlativos e comparativos
• Retorna polaridade e subjetividade do texto dado
• Variação de polaridade de muito positivo a muito negativo

2. VADER

Outra opção de ponta para análise de sentimento é o VADER (Valence Aware Dictionary e sEntiment Reasoner), que é um analisador de sentimento baseado em regras/lexicon, de código aberto, pré-construído, dentro do NLTK. A ferramenta é projetada especificamente para sentimentos expressos em mídias sociais e usa uma combinação de um léxico de sentimento e uma lista de recursos léxicos que são geralmente rotulados de acordo com sua orientação semântica como positivo ou negativo. 

O VADER calcula o sentimento do texto e retorna a probabilidade de uma frase de entrada ser positiva, negativa ou neutra. A ferramenta pode analisar dados de todas as plataformas de mídia social, como Twitter e Facebook. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do VADER: 

• Não requer dados de treinamento
• Entende o sentimento de textos que contêm emoticons, gírias, conjunções, etc. 
• Excelente para textos de mídias sociais
• Biblioteca de código aberto

3. BERT

O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de aprendizado de máquina de ponta usado para tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento. Desenvolvido em 2018 pelo Google, a biblioteca foi treinada em inglês WIkipedia e BooksCorpus, e provou ser uma das bibliotecas mais precisas para tarefas de NLP. 

Como o BERT foi treinado em um grande corpus de texto, ele tem uma melhor capacidade de entender a linguagem e aprender a variabilidade nos padrões de dados. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do BERT: 

• Fácil de ajustar
• Ampla gama de tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento
• Treinado em um grande corpus de texto não rotulado
• Modelo bidirecional profundo

4. TextBlob

O TextBlob é outra escolha excelente para análise de sentimento. A biblioteca Python simples suporta análises e operações complexas em dados textuais. Para abordagens baseadas em léxico, o TextBlob define um sentimento por sua orientação semântica e a intensidade de cada palavra em uma frase, o que requer um dicionário pré-definido que classifica palavras negativas e positivas. A ferramenta atribui pontuações individuais a todas as palavras, e um sentimento final é calculado. 

O TextBlob retorna a polaridade e a subjetividade de uma frase, com uma variação de polaridade de negativo a positivo. As etiquetas semânticas da biblioteca ajudam na análise, incluindo emoticons, marcas de exclamação, emojis e mais. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do TextBlob: 

• Biblioteca Python simples
• Suporta análises e operações complexas em dados textuais
• Atribui pontuações de sentimento individuais
• Retorna polaridade e subjetividade da frase

5. spaCy

Uma biblioteca NLP de código aberto, o spaCy é outra opção de ponta para análise de sentimento. A biblioteca permite que os desenvolvedores criem aplicações que possam processar e entender volumes massivos de texto, e é usada para construir sistemas de compreensão de linguagem natural e sistemas de extração de informações. 

Com o spaCy, você pode realizar análise de sentimento para coletar informações valiosas sobre seus produtos ou marca de uma ampla gama de fontes, como e-mails, mídias sociais e avaliações de produtos. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do SpaCy: 

• Rápido e fácil de usar
• Ótimo para desenvolvedores iniciantes
• Processa volumes massivos de texto
• Análise de sentimento com uma ampla gama de fontes

6. CoreNLP

O Stanford CoreNLP é outra biblioteca Python que contém uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana que ajudam a aplicar análise linguística ao texto. O CoreNLP incorpora as ferramentas NLP do Stanford, incluindo análise de sentimento. Ele também suporta cinco idiomas no total: inglês, árabe, alemão, chinês, francês e espanhol. 

A ferramenta de sentimento inclui vários programas para apoiá-la, e o modelo pode ser usado para analisar texto adicionando “sentimento” à lista de anotadores. Ele também inclui uma linha de comando de suporte e suporte para treinamento de modelo. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do CoreNLP: 

• Incorpora as ferramentas NLP do Stanford
• Suporta cinco idiomas
• Analisa texto adicionando “sentimento”
• Linha de comando de suporte e suporte para treinamento de modelo

7. scikit-learn

Uma biblioteca Python autônoma no Github, o scikit-learn foi originalmente uma extensão de terceiros para a biblioteca SciPy. Embora seja especialmente útil para algoritmos de aprendizado de máquina clássicos, como aqueles usados para detecção de spam e reconhecimento de imagens, o scikit-learn também pode ser usado para tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento. 

A biblioteca Python pode ajudá-lo a realizar análise de sentimento para analisar opiniões ou sentimentos por meio de dados, treinando um modelo que pode produzir se o texto é positivo ou negativo. Ele fornece vários vectorizers para traduzir os documentos de entrada em vetores de recursos, e vem com vários classificadores já construídos. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do scikit-learn: 

• Construído em cima do SciPy e NumPy
• Comprovado com aplicações da vida real
• Gama diversificada de modelos e algoritmos
• Usado por grandes empresas como Spotify

8. Polyglot

Mais uma escolha excelente para análise de sentimento é o Polyglot, que é uma biblioteca Python de código aberto usada para realizar uma ampla gama de operações de NLP. A biblioteca é baseada no Numpy e é incrivelmente rápida, oferecendo uma grande variedade de comandos dedicados. 

Um dos principais pontos de venda do Polyglot é que ele suporta aplicações multilíngues extensas. De acordo com sua documentação, ele suporta análise de sentimento para 136 idiomas. Ele é conhecido por sua eficiência, velocidade e simplicidade. O Polyglot é frequentemente escolhido para projetos que envolvem idiomas não suportados pelo spaCy. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Polyglot: 

• Multilíngue com 136 idiomas suportados para análise de sentimento
• Construído em cima do NumPy
• De código aberto
• Eficiente, rápido e simples

9. PyTorch

Aproximando o final de nossa lista está o PyTorch, outra biblioteca Python de código aberto. Criada pela equipe de pesquisa de IA do Facebook, a biblioteca permite que você realize muitas aplicações diferentes, incluindo análise de sentimento, onde pode detectar se uma frase é positiva ou negativa.

O PyTorch é extremamente rápido em execução e pode ser operado em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. Você pode expandir a biblioteca com suas poderosas APIs, e ela tem uma ferramenta de linguagem natural. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do PyTorch: 

• Plataforma e ecossistema em nuvem
• Estrutura robusta
• Extremamente rápido
• Pode ser operado em processadores simplificados, CPUs ou GPUs

10. Flair

Encerrando nossa lista de 10 melhores bibliotecas Python para análise de sentimento está o Flair, que é uma biblioteca NLP simples e de código aberto. Sua estrutura é construída diretamente no PyTorch, e a equipe de pesquisa por trás do Flair lançou vários modelos pré-treinados para uma variedade de tarefas. 

Um dos modelos pré-treinados é um modelo de análise de sentimento treinado em um conjunto de dados do IMDB, e é simples de carregar e fazer previsões. Você também pode treinar um classificador com o Flair usando seu conjunto de dados. Embora seja um modelo pré-treinado útil, os dados em que ele é treinado podem não generalizar tão bem para outros domínios, como o Twitter. 

Aqui estão alguns dos principais recursos do Flair: 

• De código aberto
• Suporta vários idiomas
• Simples de usar
• Vários modelos pré-treinados, incluindo análise de sentimento