10 thư viện Python tốt nhất giúp bạn phân tích quan điểm

Phân tích quan điểm (Sentiment Analysis) là một kỹ thuật vô cùng hữu ích, giúp doanh nghiệp phân tích phản hồi của khách hàng hoặc quản lý uy tín của thương hiệu trên các phương tiện truyền thông xã hội. Phân tích quan điểm thậm chí còn được sử dụng để xác định xu hướng của người dùng, chẳng hạn như liệu ai đó có quan tâm đến một nội dung hay không.

Với tiềm năng ứng dụng lớn, phân tích quan điểm đang ngày càng được triển khai bởi nhiều doanh nghiệp, ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy đây vốn là kỹ thuật phức tạp, liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc và các biến thể ngôn ngữ, nhưng tin vui là có một số thư viện Python có thể giúp bạn thực hiện quy trình một cách dễ dàng.

Ở FriData tuần này, hãy cùng VinBigData khám phá ngay 10 thư viện Python tốt nhất hỗ trợ phân tích quan điểm. Đừng quên lưu lại và chia sẻ với bạn bè nhé!

Danh mục nội dung

Pattern

Tham khảo tại: https://github.com/clips/pattern

Đứng đầu danh sách là Pattern. Đây là một thư viện Python đa năng có thể hỗ trợ nhiều tác vụ về NLP, khai thác dữ liệu, phân tích mạng, học máy và trực quan hóa.

Pattern cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm tìm kiếm các so sánh nhất và so sánh hơn. Với phân tích quan điểm, hàm trong Pattern trả về tính phân cực và tính chủ quan của một văn bản nhất định, với kết quả tính phân cực từ rất tích cực đến rất tiêu cực.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của Pattern:

Thư viện đa năng
Phát hiện so sánh nhất và so sánh hơn
Trả về sắc thái và tính chủ quan của văn bản đã cho
Phạm vi sắc thái từ rất tích cực đến rất tiêu cực

VADER

Tham khảo tại: https://pypi.org/project/vaderSentiment/

VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) là thư viện phân tích quan điểm mã nguồn mở, dựa trên quy tắc/từ vựng trong NLTK. Công cụ này được thiết kế đặc biệt cho các quan điểm thể hiện trên mạng xã hội. Nó sử dụng kết hợp từ vựng về quan điểm và danh sách các từ được gán nhãn mà mang hướng tích cực hay tiêu cực.

VADER tính toán quan điểm của văn bản và trả về xác suất của một câu đầu vào nhất định là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Công cụ này có thể phân tích dữ liệu từ tất cả các nền tảng truyền thông xã hội, chẳng hạn như Twitter và Facebook.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của VADER:

Không yêu cầu dữ liệu huấn luyện
Hiểu quan điểm của văn bản có chứa biểu tượng cảm xúc, tiếng lóng, liên từ, v.v.
Tối ưu cho văn bản trên mạng xã hội
Thư viện mã nguồn mở

Transformers

Tham khảo tại: https://huggingface.co/docs/transformers/index

Transformers là thư viện được xây dụng để thử nghiệm và huấn luyện các mô hình transformer điển hình như BERT. BERT là viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers do Google phát triển. Đây là mô hình ML tiên tiến nhất được sử dụng cho các tác vụ NLP. Bởi được đào tạo trên một kho dữ liệu văn bản lớn, nên nó có khả năng hiểu ngôn ngữ rất tốt và tìm hiểu được sự thay đổi trong các mẫu dữ liệu. Để đào tạo mô hình phân tích quan điểm bằng BERT, hãy làm theo các bước:

Cài đặt thư viện Transformers
Tải bộ phân loại BERT và Tokenizer
Tạo tập dữ liệu đã xử lý
Định cấu hình và huấn luyện mô hình BERT đã tải, tinh chỉnh các siêu tham số của nó
Đưa ra dự đoán phân tích quan điểm

TextBlob

Tham khảo tại: https://textblob.readthedocs.io/en/dev/

TextBlob là một thư viện mã nguồn mở Python được sử dụng để xử lý dữ liệu văn bản. TextBlob cho phép bạn chỉ định thuật toán bạn muốn sử dụng dưới dạng API đơn giản của nó. API của TextBlobs có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ như gán nhãn từ loại (part-of-speech tagging), trích xuất cụm danh từ (noun phrase extraction), phân loại, dịch thuật, phân tích quan điểm, v.v.

Để phân tích quan điểm, thư viện TextBlob cung cấp hai cách triển khai:

PatternAnalyzer: (Mặc định) Dựa trên thư viện mẫu.
NaiveBayesAnalyzer: Một bộ phân loại NLTK được đào tạo dựa trên kho văn bản đánh giá phim.

spaCy

Tham khảo tại: https://spacy.io/

spaCy là một thư viện NLP mã nguồn mở hỗ trợ phân tích quan điểm. Thư viện cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng có thể xử lý và đọc hiểu khối lượng lớn văn bản. spaCy được sử dụng để xây dựng các hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống khai thác thông tin.

Với spaCy, bạn có thể thực hiện phân tích quan điểm để thu thập thông tin chuyên sâu về sản phẩm hoặc thương hiệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như email, mạng xã hội và đánh giá sản phẩm.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của SpaCy:

Nhanh chóng và dễ dàng sử dụng
Hỗ trợ tuyệt vời cho các nhà phát triển mới bắt đầu
Xử lý khối lượng lớn văn bản
Phân tích quan điểm từ nhiều nguồn

CoreNLP

Tham khảo tại: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/

Stanford CoreNLP là một thư viện Python khác chứa nhiều công cụ phân tích ngôn ngữ cho văn bản. CoreNLP kết hợp các công cụ NLP của Stanford, trong đó có phân tích quan điểm. Nó hỗ trợ tổng cộng năm ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Đức, tiếng Trung, tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha.

Công cụ phân tích quan điểm bao gồm nhiều chương trình khác nhau và mô hình có thể được sử dụng để phân tích văn bản bằng cách thêm “quan điểm/sentiment” vào danh sách các chú thích.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của CoreNLP:

Kết hợp các công cụ Stanford NLP
Dựa trên Java
Hỗ trợ năm ngôn ngữ
Phân tích văn bản bằng cách thêm “quan điểm”
Có các dòng lệnh trợ giúp và hỗ trợ đào tạo mô hình

scikit-learn

Tham khảo tại: https://scikit-learn.org/stable/

scikit-learn là một thư viện Python độc lập trên Github, xuất phát điểm từ phần mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy. Mặc dù được biết đến nhiều nhất với các thuật toán học máy cổ điển như phát hiện thư rác và nhận dạng hình ảnh, nhưng scikit-learn cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ NLP, bao gồm cả phân tích quan điểm.

Thư viện Python cung cấp một số bộ tạo vectơ để dịch tài liệu đầu vào thành các vectơ chứa các đặc trưng. Nó cũng đi kèm với một số bộ phân loại khác nhau đã được tích hợp sẵn.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của scikit-learn:

Được xây dựng dựa trên SciPy và NumPy
Đã được chứng minh bằng các ứng dụng thực tế
Đa dạng về mô hình và thuật toán Machine Learning
Được sử dụng bởi các công ty lớn như Spotify

Polyglot

Tham khảo tại: https://polyglot.readthedocs.io/en/latest/

Một lựa chọn tuyệt vời khác để phân tích quan điểm là Polyglot. Đây là một thư viện Python mã nguồn mở được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ NLP. Thư viện dựa trên Numpy và cực kỳ nhanh trong khi cung cấp nhiều lệnh chuyên dụng.

Một trong những ưu điểm hàng đầu của Polyglot là hỗ trợ các ứng dụng đa ngôn ngữ. Theo tài liệu được công bố, Polyglot hỗ trợ phân tích quan điểm cho 136 ngôn ngữ. Nó được biết đến với hiệu quả, tốc độ và sự đơn giản. Polyglot thường được chọn cho các dự án liên quan đến các ngôn ngữ không được spaCy hỗ trợ.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của Polyglot:

Hỗ trợ phân tích quan điểm trong 136 ngôn ngữ
Được xây dựng dựa trên NumPy
Mã nguồn mở
Hiệu quả, nhanh chóng và đơn giản

PyTorch

Tham khảo tại: https://pytorch.org/

Được tạo bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook, PyTorch cho phép bạn thực hiện nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả phân tích quan điểm, trong đó thư viện có thể phát hiện xem một câu là tích cực hay tiêu cực.

PyTorch thực hiện tác vụ cực kỳ nhanh và nó có thể được vận hành trên các bộ xử lý hoặc CPU và GPU đơn giản hóa. Bạn có thể mở rộng thư viện với các API mạnh mẽ và nó có bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của PyTorch:

Nền tảng đám mây và hệ sinh thái
Framework mạnh mẽ
Tốc độ xử lý nhanh
Có thể được vận hành trên bộ xử lý, CPU hoặc GPU đơn giản hóa

Flair

Tham khảo tại: https://github.com/flairNLP/flair

Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất để phân tích quan điểm là Flair, một thư viện NLP mã nguồn mở đơn giản. Framework của nó được xây dựng trực tiếp trên PyTorch và nhóm nghiên cứu Flair đã phát hành một số mô hình được đào tạo trước cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Một trong những mô hình được đào tạo trước là mô hình phân tích quan điểm dựa trên tập dữ liệu IMDB. Tuy nhiên, bạn cũng có thể huấn luyện bộ phân loại với Flair bằng tập dữ liệu của riêng mình. Bởi IMDB có thể không bao hàm các miền khác, chẳng hạn như Twitter.

Dưới đây là một số đặc điểm chính của Flair:

Mã nguồn mở
Hỗ trợ một số ngôn ngữ
Đơn giản, dễ sử dụng
Một số mô hình được đào tạo trước, bao gồm phân tích quan điểm