Analisis Sentimen dengan Library Python
Analisis sentimen adalah teknik ampuh yang dapat Sahabat DQ gunakan untuk melakukan hal-hal seperti menganalisis umpan balik pelanggan atau memantau media sosial. Dengan demikian, analisis sentimen sangat rumit karena melibatkan data yang tidak terstruktur dan variasi bahasa. Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan apakah data positif, negatif, atau netral.
Python umumnya digunakan untuk mengembangkan situs web dan perangkat lunak, otomatisasi tugas, analisis data, dan visualisasi data. Karena relatif mudah dipelajari, Python telah diadopsi oleh banyak non-programmer seperti akuntan dan ilmuwan, untuk berbagai tugas sehari-hari, seperti mengatur keuangan.
Selain berfokus pada polaritas sebuah teks, ia juga dapat mendeteksi perasaan dan emosi tertentu, seperti marah, senang, dan sedih. Analisis sentimen bahkan digunakan untuk menentukan niat, seperti apakah seseorang tertarik atau tidak. Analisis sentimen adalah alat yang sangat kuat yang semakin banyak digunakan oleh semua jenis bisnis, dan ada beberapa pustaka Python yang dapat membantu melakukan proses ini.
Lalu apa saja library python yang digunakan untuk Sentiment Analysis?
1. Pattern
Library Python terbaik untuk analisis sentimen adalah Pattern, yang merupakan pustaka Python serbaguna yang dapat menangani NLP, penambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Pattern menyediakan berbagai fitur, termasuk menemukan superlatif dan komparatif. Itu juga dapat melakukan deteksi fakta dan opini, yang membuatnya menonjol sebagai pilihan utama untuk analisis sentimen.
Fungsi dalam Pattern mengembalikan polaritas dan subjektivitas teks tertentu, dengan hasil Polaritas berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif.
Berikut adalah beberapa fitur utama Pattern:
Perpustakaan serbaguna
Menemukan superlatif dan komparatif
Mengembalikan polaritas dan subjektivitas teks yang diberikan
Polaritas berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. TextBlob
TextBlob adalah pilihan bagus lainnya untuk analisis sentimen. library Python sederhana mendukung analisis dan operasi kompleks pada data tekstual. Untuk pendekatan berbasis leksikon, TextBlob mendefinisikan sentimen berdasarkan orientasi semantiknya dan intensitas setiap kata dalam sebuah kalimat, yang memerlukan kamus yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengklasifikasikan kata-kata negatif dan positif. Alat ini memberikan skor individu untuk semua kata, dan sentimen akhir dihitung.
TextBlob mengembalikan polaritas dan subjektivitas kalimat, dengan rentang Polaritas negatif hingga positif. Label semantik Library membantu analisis, termasuk emotikon, tanda seru, emoji, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa fitur utama TextBlob:
Library Python sederhana
Mendukung analisis dan operasi kompleks pada data tekstual
Menetapkan skor sentimen individu
Mengembalikan polaritas dan subjektivitas kalimat
3. PyTorch
Mendekati akhir daftar kami adalah PyTorch, Library Python open-source lainnya. Dibuat oleh tim peneliti AI Facebook, Library ini memungkinkan Sahabat DQ menjalankan banyak aplikasi berbeda, termasuk analisis sentimen, yang dapat mendeteksi apakah sebuah kalimat positif atau negatif.
PyTorch sangat cepat dalam eksekusi, dan dapat dioperasikan pada prosesor atau CPU dan GPU yang disederhanakan. Sahabat DQ dapat memperluas Library dengan API yang kuat, dan memiliki toolkit bahasa alami.
Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch:
Platform dan ekosistem cloud
Kerangka yang kuat
Sangat cepat
Dapat dioperasikan pada prosesor, CPU, atau GPU yang disederhanakan
4. Scikit-learn
Library Python mandiri di Github, scikit-learn pada awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga ke pustaka SciPy. Meskipun sangat berguna untuk algoritma pembelajaran mesin klasik seperti yang digunakan untuk deteksi spam dan pengenalan gambar, scikit-learn juga dapat digunakan untuk tugas NLP, termasuk analisis sentimen.
Library Python dapat membantu Sahabat DQ melakukan analisis sentimen untuk menganalisis pendapat atau perasaan melalui data dengan melatih model yang dapat menghasilkan jika teks positif atau negatif. Ini menyediakan beberapa vektor untuk menerjemahkan dokumen input ke dalam vektor fitur, dan dilengkapi dengan sejumlah pengklasifikasi berbeda yang sudah ada di dalamnya.
Berikut adalah beberapa fitur utama dari scikit-learn:
Dibangun di atas SciPy dan NumPy
Terbukti dengan aplikasi kehidupan nyata
Beragam model dan algoritma
Digunakan oleh perusahaan besar seperti Spotify
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!