酒店评论数据的情感分类及主题挖掘

来源 :兰州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:luocheng890924
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现如今,网络的高速发展为人类的日常生活创造了巨大的便捷条件,网络评论能够在极大程度上为消费者的决策带来关键信息.消费者完全可以利用网络资源来满足自身的需要.而他们也能够使用网络平台完成酒店的预订,以消费者过去对酒店的住宿感受评价作为依据.同时,酒店也会依据消费者的评论从中找到自身优缺点.然而,评论信息质量参差不齐,信息量也相当大,直接使用人工预览方式就很难全面且精确的掌握酒店的具体情况.因此,使用经典的机器学习方法来对酒店评论进行分类以及探索评论中的主题信息就非常的有意义.首先,本论文使用的酒店评论文本数据来源于携程网.该数据经过清洗、分词等操作完成了数据的预处理部分.为更直观的解读数据,对其又进行描述性统计分析,发现评论中包含5322条正面评论、2444条负面评论.可见,对酒店的评论正面的远远超过了负面,从整体上看,酒店的评论倾向是积极的.然后,为精准的判断出酒店评论的情感倾向,对预处理后的数据分别建立了逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、XGBoost这五大分类模型.并以精确率、召回率、F1值作为衡量模型优劣的指标.通过实验结果对比发现,逻辑回归的F1值最大,为0.911,且AUC的值也最大,为0.94,在测试集上的分类效果最好.因此,最后选择了逻辑回归模型来实现酒店评论文本的分类.最后,基于酒店的两类评论均搭建LDA(Latent Dirichlet allocation)主题模型,以此探寻评论中蕴含的主题,从而发现游客对酒店的集中关注点及重点意见.在正向评论中挖掘出酒店继续保持的优点,在负向评论中挖掘出其存在的不足之处,并为酒店提出针对性的建议,促进酒店更好的发展.
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