أفضل مكتبات بايثون لتحليل المشاعر

من المهام الشائعة في معالجة اللغة الطبيعية NLP تحليل المشاعر sentiment analysis. إذا كنت ترغب في العمل في مشروع يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية، فسيكون تحليل المشاعر خيارًا جيدًا. قبل أن تبدأ مشروعًا حول تحليل المشاعر، يجب أن تشعر بالارتباك بشأن مكتبة بايثون التي يجب أن تختارها. لذلك، إذا كنت ترغب في التعرف على أفضل مكتبات بايثون التي يجب عليك اختيارها لتحليل المشاعر، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سأوجهك عبر أفضل مكتبات بايثون لتحليل المشاعر وأيها يجب أن تختار.

أفضل مكتبات بايثون لتحليل المشاعر

NLTK:

تعد NLTK واحدة من أفضل مكتبات بايثون لأي مهمة تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية. بعض التطبيقات التي من الأفضل استخدام NLTK هي:

• تحليل المشاعر Sentiment Analysis.
• التعرف على الكيان المسمى Named Entity Recognition.
• تصنيف أقسام الكلام Part of Speech Tagging.
• نمذجة الموضوع Topic Modelling.

تعد دالة SentimentIntensityAnalyzer لهذه المكتبة مفيدة جدًا لمهمة تحليل المشاعر في بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. عندما أعمل في أي مهمة بناءً على تحليل المشاعر، فإن NLTK هو خياري الأول دائمًا.

TextBlob:

TextBlob هي مكتبة بايثون رائعة أخرى لأي مهمة معالجة لغة طبيعية. بعض التطبيقات التي يمكن استخدام TextBlob فيها هي:

• تحليل المشاعر Sentiment Analysis.
• تصحيح الإملاء Spelling Correction.
• استخراج العبارة الاسمية Noun Phrase Extraction.
• تصنيف النص Text Classification.

تحتوي مكتبة TextBlob أيضًا على دالة SentimentIntensityAnalyzer التي تعمل بنفس طريقة NLTK. لذلك يمكنك أيضًا استخدام TextBlob بدلاً من NLTK لتحليل المشاعر، لكنني ما زلت أفضل استخدام Textblob للمهام بناءً على التصحيح الإملائي.

SpaCy:

SpaCy هي مكتبة ذات معايير الصناعة توفر دوال واسعة لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. بعض التطبيقات التي يمكن استخدام SpaCy فيها هي:

• تحليل المشاعر Sentiment Analysis.
• التعرف على الكيان المسمى Named Entity Recognition.
• تغليف ونشر النموذج Model Packaging and deployment.
• تصنيف أقسام الكلام Part of Speech Tagging.

على الرغم من أن Spacy تدعي أن هذه قوة صناعية لمعالجة اللغة الطبيعية في بايثون ، إلا أنني سأظل أفضل TextBlob و NLTK لتحليل المشاعر. بدون شك، هذه واحدة من أفضل المكتبات لتحليل المشاعر، لكنني ما زلت أفضل SpaCy للتعرف على الكيانات المسماة فقط.

الملخص

كانت هذه بعضًا من أفضل مكتبات بايثون التي يمكنك اختيارها لمهام تحليل المشاعر. يوفر NLTK و TextBlob نفس الدالة لتحليل المشاعر حيث يمكن استخدام SpaCy بشكل مختلف. إذا كان علي اختيار مكتبة لتحليل المشاعر، فسأفضل NLTK. كما هو مذكور أعلاه، سأفضل TextBlob لتصحيح الإملاء و SpaCy للتعرف على الكيانات المسماة، لأن NLTK سيكون خياري الأول لجميع مهام معالجة اللغة الطبيعية. آمل أن تكون قد أحببت هذه المقالة حول أفضل مكتبات بايثون لتحليل المشاعر.