餐馆评论分析 使用自然语言处理和单词袋进行特征提取，以分析在餐厅用餐的顾客的情绪，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 餐馆评论分析使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对在餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 自然语言处理自然语言处理是计算机科学，信息工程和人工智能的一个子领域，与计算机和人类语言之间的交互有关，尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 使用机器学习算法对分类进行分类，以分离不同的情感，以更好地了解商业环境

以南京市夫子庙游憩商业区为例，搜集大众点评网上的游客评论，采用文本分析以及专家打分法，从游览娱乐、特色小吃、购物、环境四个方面分析南京市本地居民和外地游客的关注度及满意度．结果显示外地游客与本地居民对游览娱乐、特色小吃、购物及环境四个方面的满意程度相差不大，但是关注程度有所差异．他们对游览娱乐的满意程度最高，环境最低，总体满意度高于一般水平．本地居民对购物和环境的关注度高于外地游客，而外地游客对小吃的关注度高于本地居民．游览娱乐的关注度远远高于其他几项因子．建议南京夫子庙游憩商业区今后应进一步提升旅游景区

文本情感分析技术鉴于主题模型在文本挖掘领域的优势，基于主题的文本情感分析技术也成为人们关注的热点，其主要任务是通过挖掘用户评论所蕴含的主题、以及对这些主题的情感偏好，来提高文本情感分析的性能。

情感分析是文本分析的一种，它能够从一段文本描述中理解文本的感情色彩，是褒义、贬义还是中性。常见的情感分析的使用场景就是客户对商品或服务的评价、反馈，传统模式下的人工审核，不仅消耗大量人力，而且效率（速度和准确度）也不高。   这里使用Python对电影《哪吒之魔童降世》的评论进行文本分析，这种分析方式还可用于垃圾邮件的过滤、新闻的分类等场景。   分析步骤：   1、对文本数据进行预处理，包括文本缺失值重复值处理、分词、去除停用词、文本向量化。   2、描述性统计分析，统计词频、生成词云图。   3、验证性统计分析，通过方差分析进行特征选择。   4、统计建模，根据文本向量进行文本分类。 目

基于机器学习的酒店评论分析研究.pdf

列举出常用的汉字3550个，还有生僻字

电商平台在线评论分析研究综述.pdf

评论处理_中文景区评论分析.ipynb

主要介绍了Python实现爬取并分析电商评论,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

接上一篇课程设计报告的具体实现代码，配置环境为python3.7，需要用到jieba库，wordcloud mxlend等，先通过2000条已经标号的正负评论语料库训练svm模型，运用此模型对爬取好的酒店评论（new_comment）进行分类（seperate），再对分好类的酒店评论分别做LDA主题聚类分析，最后关联分析