基于出行住宿评论数据的情感分析研究（酒店篇，含Python代码）
项目简介
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。项目中包含了详细的Python代码，适合对情感分析和数据分析感兴趣的开发者学习和参考。
数据集介绍
数据集包含7766条酒店评论数据，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label值为1表示正向评论，0表示负向评论。
项目结构
- 数据预处理：
- 剔除无价值数据，如英文数据、重复词、数字等。
- 将评论数据统一转化为字符型，并去除空白行和缺失值。
- 情感信息提取及可视化：
- 提取正向和负向评论的关键词，并绘制词云图。
- 通过词云图直观展示评论中的情感倾向。
- 情感预测模型：
- 使用线性支持向量分类模型（LinearSVC）进行情感预测。
- 通过向下采样优化数据不平衡问题，提高模型准确率。
- 主题分类模型：
- 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LDA模型提取评论中的主题关键词，并进行可视化展示。
使用方法
- 数据准备：
- 下载数据集并解压到项目目录。
- 根据需要修改数据预处理部分的代码，以适应不同的数据格式。
- 运行代码：
- 按照项目结构中的步骤，依次运行各个模块的代码。
- 观察输出结果，分析评论数据的情感倾向和主题分布。
- 模型优化：
- 根据实际需求，调整模型参数，优化情感预测和主题分类的效果。
注意事项
- 本项目依赖于Python环境，建议使用Jupyter Notebook进行代码运行和调试。
- 数据预处理部分可能需要根据实际情况进行调整，以确保数据的准确性和完整性。
- 模型训练和预测过程中，注意数据集的划分和模型的调优，以提高预测准确率。
参考文献
- 本项目参考了CSDN博客文章《基于出行住宿评论数据的情感分析研究（酒店篇，含Python代码）》，详细内容请参考原文。
贡献
欢迎开发者对本项目进行改进和扩展，提出问题和建议。可以通过提交Issue或Pull Request的方式参与项目贡献。
许可证
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。