В этом блоге я расскажу о нескольких важных библиотеках для Python, которые можно использовать для анализа настроений предложения или слов.

1. НЛТК

Это расшифровывается как Набор инструментов для естественного языка. Это самая популярная и самая полезная библиотека для анализа настроений.

Выпущено в 2001 и разработано Университетом Пенсильвании.

Библиотека NLTK включает в себя распознавание сущности имени, токенизацию, часть речи (POS) и сегментацию по темам. NLTK также может похвастаться хорошим выбором сторонних расширений, а также самой широкой языковой поддержкой. любой другой библиотеки.

2. TextBlob

Это легкая библиотека Python, которая поддерживает как Python 2, так и Python 3 для разработки анализа настроений.

Выпущено в 2013 и разработано Стивеном Лориа.

TextBlob имеет встроенную функцию анализа тональности на основе правил с двумя свойствами:

А. Субъективность

Б. Полярность.

Рабочие процессы с TextBlob и VADER (Valence Aware Dictionary и sEntiment Reasoner) являются одними из самых популярных подходов к анализу тональности с помощью TextBlob.

3. SpaCy

SpaCy - это многоплатформенная среда, работающая на Cython, надмножестве Python, которое позволяет разрабатывать быстродействующие фреймворки на основе C для Python. Следовательно, по данным исследования Jinho D. Choi et.al., SpaCy на данный момент является самым быстродействующим решением.

Выпущено в 2015 и разработано Exlosion AI

В отличие от NLTK, SpaCy ориентирован на промышленное использование и поддерживает минимальный эффективный набор инструментов, при этом обновления заменяют предыдущие версии и инструменты, в отличие от NLTK. Предварительно созданные модели SpaCy обращаются к важным секторам НЛП, таким как распознавание именованных сущностей, тегирование части речи (POS) и классификация.

Надеюсь, вам понравился этот блог. Не стесняйтесь делиться своими мыслями в разделе комментариев, и вы также можете связаться со мной в: -
Linkedin - https://www.linkedin.com/in/shreyak007/
Github - https://github.com/Shreyakkk
Twitter - https://twitter.com/Shreyakkkk
Instagram - https://www.instagram.com/shreyakkk/
Snapchat - shreyak001
Facebook - https://www.facebook.com/007shreyak

Спасибо.