情感分析开源工具
假设你经营一家生产咖啡研磨机的企业，刚刚推出了最新产品。你收到了大量发送到公司邮箱的评论，但没有时间全部阅读并分析客户对这款新咖啡研磨机的感受。这正是情感分析的完美应用场景。
那么什么是情感分析？
情感分析指的是一个程序接收信息（通常是文本），然后利用机器学习模型判断该信息的情感倾向。这样的程序可以自动报告客户对产品是满意、中立还是不满，而无需您亲自阅读每一条消息。但在程序实现这一功能之前，需要经历构建、训练和测试的过程。虽然这项任务可能令人望而生畏，但目前已有多种开源情感分析工具可助您达成目标。
为什么选择开源工具进行情感分析？
一些开发者和数据科学家只想获取代码、下载仓库并直接使用。如果这是你的风格，选择一个功能齐全的开源情感分析工具可能是你的正确选择。
传统上，你会在Github上找到开源工具，附带一个简短的README文档，解释如何使用该特定程序员构建的软件。你可以部署这些工具并修改代码以适应你的使用场景，而无需担心许可费用或处理企业繁琐手续。这种独立性对程序员来说可能是一个优势。但是，伴随着这种独立性而来的是责任。
开源工具的开发者可能会密切关注安全补丁、操作系统变更和编程语言的最新变化，并相应更新他们的项目。但同样，他们也可能不会这样做。如果他们不更新，那么使用该工具的开发者就有责任填补空白，确保软件保持最新和安全。
另一方面，当涉及到付费情感分析工具时，作为开发者的你，通常是在支付费用让该公司持续跟进所有可能影响使用其工具的程序或应用程序的变化。确保用户以安全完善的方式获得所购买的服务是公司的责任。这可以消除大量令人头疼的问题。
付费情感分析平台的缺点可能包括：从软件许可角度来看成本较高，在功能添加和部署的方式与时机上通常缺乏足够的灵活性，并且在未来产品开发方面也受制于供应商。
假设您正在使用一款全功能的情感分析工具。该工具或许能够解析客户的文本内容并生成情感分析报告。但由于供应商未开发转录引擎和自然语言处理音频服务，它可能无法解析音频数据。如果您近期需要这项功能，就只能被动等待该公司的产品路线图更新。
在像Label Studio这样同时提供开源版和企业版工具的情况下，组织和开发者通常会先安装开源版本作为某种"概念验证"，然后再采用企业版。这使得用户和利益相关者能够以相对较低的风险测试软件。
情感分析工具的开源选择
Label Studio与开发者喜爱并依赖的各种情感分析工具完美兼容。我们对开源工具采取"多多益善"的态度，持续利用Label Studio软件来改进程序员日常使用的现有解决方案。
例如，如果您使用Amazon Transcribe将语音转换为文本，可以利用Label Studio来提高这些转录的准确性。如果您使用广受欢迎的NLP工具spaCy，可以将Label Studio加入其中，以评估命名实体识别标注器的准确性。
如果你已经启动并运行了一个情感分析程序，这些都是很好的选择。但是，当你的情感分析程序还处于起步阶段时，应该从哪里开始呢？以下是需要考虑的几个关键因素：
开源情感分析标注解决方案的关键考量因素
- 可扩展性：如果您正在构建一个大规模的情感分析程序，每天运行数百甚至数千次API请求，您需要确保所选解决方案能够应对这种规模的需求。
- 可用性：该开源工具是否易于使用？是否具备在生产环境中使用所需的文档？其界面是否对开发者和标注人员都友好易用？
- 灵活性：该工具是否足够灵活，能够适用于多种技术和数据类型？虽然开始时您可能只考虑特定的数据类型和使用场景，但其他项目往往会不断涌现，能够使用单一平台处理所有这些项目将是一大优势。
- 语言：我们并非都是Cobol Cowboys那样的古老编程语言专家。您应确保所选工具采用流行实用的编程语言编写（例如Python）。
- 保持更新：您需要确保所采用工具的开发者不会采取制表匠式的做法——开发完工具后就销声匿迹。寻找一个活跃的开发者社区，他们定期使用该工具并依赖它，这是工具维护良好的标志。
选择用于情感分析的开源API
当您明确知道希望通过应用程序实现什么目标时，选择合适的开源工具会更容易。假设您已经为情感分析应用程序构建了基础设施。您拥有传说中的编程管道来接收数据并返回情感分析。但在分析准确性方面，您的应用程序还需要一些改进。在这种情况下，您可能会寻找一些库来帮助程序提升技能。Pattern、TextBlob或NLTK将是不错的起点，特别是如果您是Python程序员。
如果您的应用程序在理解语言方面仍有困难，可以使用Alyien、SpaCy或Gensim来加速提升。所选工具始终取决于具体情况。
用于情感分析的开源标注工具
情感分析的应用范围非常广泛。如果你想扩展情感分析工具集，以下是我们推荐的一些工具：
doccano
doccano自称为“面向人类的开源文本标注工具”，它提供了良好的用户界面和相当简单的安装流程。该工具发展较为成熟，非常注重易用性。您将获得协作标注、多语言支持、移动端支持、表情符号支持以及RESTful API等功能。
了解更多并尝试使用，请访问 https://github.com/doccano/doccano
brat快速标注工具
brat是一个相当基础但实用的文本标注工具。虽然文档相对简略，但brat确实提供了一些不错的优势，例如直观的用户界面能按读者视角呈现文本并保持标注紧邻原文，同时为标注者提供简单的设置流程，将配置和服务器/数据维护工作留给工程师。需要注意的是，过去几个月它仅有少量更新，似乎并未处于活跃开发状态。
您可以在https://github.com/nlplab/brat下载brat
杨树
受brat（见上文）启发，Poplar是一款基于网络的文本标注注释工具。我们尚未使用过它，而且它的更新似乎也不定期，但它确实获得了一些企业支持，如果你想尝试的话，它不失为brat的一个不错的替代品。提供演示版本，方便你在下载安装前先行体验。
您可以在https://github.com/synyi/poplar尝试Poplar
YEDDA
YEDDA是一个专注于高效与易用性的可靠文本标注项目。它支持快捷键标注，并提供批量标注多个实体的命令标注模式，同时支持将标注文本导出为序列文本。该项目还包含"智能推荐建模"功能，利用现有模型自动推荐标注实体及范围，在我们考察的所有项目中拥有最完善的管理功能之一。
您可以在https://github.com/jiesutd/YEDDA下载YEDDA
Label Studio
你不会以为我们会把自己排除在这个名单之外吧？Label Studio 是这份榜单上最受欢迎的标注解决方案之一，部分原因在于它不仅适用于文本标注，还支持视频、图像、音频、时间序列等多种数据类型。
访问Label Studio https://github.com/heartexlabs/label-studio/ 或继续阅读了解更多关于Label Studio的信息...
为什么选择Label Studio方法进行情感分析？
当需要为情感分析标注数据时，Label Studio始终是一个可靠的选择。它具有可配置的布局和模板，能够适应您的数据集和工作流程。通过webhooks、Python SDK和API，它能轻松与您的ML/AI流程集成，您还可以直接连接S3和GCP云对象存储进行数据标注。借助Label Studio的机器学习辅助预测功能，通过ML后端集成可以节省标注时间。您可以在单一平台上跨多个项目、用例和数据类型实现这些功能。不过不必只听我们介绍，立即试用！
准备好深入探索情感分析和自然语言处理了吗？这里有一份自然语言处理标注的十大关键注意事项助您启程。
