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极性和中性返回情绪分数。 ＃4 SpaCy SpaCy 是一个 Python 库，以其快速高效的处理速度而闻名，其管道中包含情绪分析组件，使其成为大规模情绪分析任务的理想选择。它为文本处理和实体识别提供了可定制的基于规则的匹配和机器学习算法。SpaCy 的情绪分析模型使用基于卷积神经网络的机器学习方法，可以处理否定和讽刺等复杂的语言特征。

主要特点 一个适用于 Python 的现代 NLP 库。 提供对大量洪都拉斯电报筛查文本的有效处理。 为情感分析和其他 NLP 任务提供预训练模型。 可以轻松集成到其他Python应用程序中。 5. 伯特的用于自然语言处理的深度学习模型。

由于能够理解单词使用的上下文，BERT 在许多语言处理任务中取得了开创性成果。BERT 已在大量文本数据上进行了预训练，并且可以针对特定任务进行微调，使其成为情感分析和其他自然语言处理任务的强大工具。它在分析复杂的多句文本中的情感方面也特别有效。 主要特点 用于自然语言处理的预训练深度学习模型。 针对各种数据集的情绪分析进行微调。