基于出行住宿评论数据的情感分析研究（酒店篇，含Python代码）
项目介绍
本项目基于携程酒店评论数据，进行情感分析研究。通过对酒店评论数据的预处理、情感信息提取、可视化分析以及使用机器学习模型进行情感预测，帮助用户更好地理解酒店评论的情感倾向，从而为酒店服务质量的提升提供数据支持。
数据集
数据集包含7766条评论，其中5322条为正向评论，2444条为负向评论。每条评论已经带有情感标签，其中正向评论的标签为1，负向评论的标签为0。
主要内容
- 数据预处理：
- 剔除无价值数据，如英文数据、重复词、数字等。
- 统一数据格式，将评论数据转化为字符型。
- 情感信息提取及可视化：
- 提取正向和负向评论的关键词。
- 绘制正向和负向评论的词云图，直观展示评论中的情感倾向。
- 情感预测：
- 使用线性支持向量分类模型（LinearSVC）进行情感预测。
- 通过向下采样优化模型，提高预测准确率。
- 主题分类分析：
- 使用LDA主题分类模型对正向和负向评论进行主题分析。
- 通过多次参数调优，确定最佳主题数量，并进行可视化展示。
代码结构
data_preprocessing.py：数据预处理代码。sentiment_analysis.py：情感信息提取及可视化代码。model_training.py：情感预测模型训练代码。topic_analysis.py：主题分类分析代码。
使用方法
- 下载数据集并放置在项目根目录下。
- 运行
data_preprocessing.py进行数据预处理。 - 运行
sentiment_analysis.py进行情感信息提取及可视化。 - 运行
model_training.py进行情感预测模型训练。 - 运行
topic_analysis.py进行主题分类分析。
依赖库
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- jieba
- matplotlib
- wordcloud
- pyLDAvis
致谢
感谢CSDN博客提供的研究思路和代码参考。
版权声明
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。