Extracting opinions from texts has gathered a lot of interest in the last years, as we are experiencing an unprecedented volume of user-generated content in social networks and other places. A problem that social researchers find in using opinion mining tools is that they are usually behind commercial APIs and unavailable for other languages than English. To address these issues, we present pysentimiento, a multilingual Python toolkit for Sentiment Analysis and other Social NLP tasks. This open-source library brings state-of-the-art models for Spanish and English in a black-box fashion, allowing researchers to easily access these techniques.


翻译:过去几年来,从文本中提取意见引起了许多兴趣,因为我们在社交网络和其他地方正经历着数量空前的用户生成的内容。社会研究人员在使用见解挖掘工具时发现的一个问题就是,他们通常在商业API背后,没有英文以外的其他语言。为了解决这些问题,我们提供了多语种的情感分析 Python工具包和其他社会NLP任务。这个开放源图书馆以黑盒方式为西班牙语和英语提供了最先进的模型,使研究人员能够方便地获取这些技术。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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