如何构建一个基于B/S架构的旅游景点情感分析平台，并通过Python实现数据收集、处理及情感预测功能？

要建立一个旅游景点情感分析平台，首先需要了解其背后的核心技术与实现步骤。为此，推荐阅读《旅游景点情感分析：Python语料库与模型构建》，该书深入介绍了利用Python进行情感分析的完整流程。

参考资源链接：[旅游景点情感分析：Python语料库与模型构建](https://wenku.csdn.net/doc/i1cxht40pd?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要搭建一个B/S架构的网站。可以使用Flask或Django等Python Web框架来实现用户界面和后台服务。用户界面允许用户提交旅游评论，而后台服务则负责处理数据和提供情感分析结果。
接下来，数据收集可以通过网站表单或API接口，接收用户提交的评论。收集的数据将存储在数据库中，例如SQLite、MySQL或MongoDB等。
数据处理涉及评论的预处理、特征提取等步骤。预处理通常包括去除停用词、标点符号和进行词干提取或词形还原。特征提取常用方法有词袋模型、TF-IDF或词嵌入等。这里可以使用NLTK、TextBlob等库进行文本分析。
情感预测模型的构建是情感分析的核心部分。选择合适的算法如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)或深度学习模型进行训练。可以使用Scikit-learn等机器学习库来训练模型，并用训练好的模型进行情感预测。
最后，将模型的预测结果以可视化的方式展示在用户界面上。同时，为保持模型的准确性和适应性，需要定期重新训练模型，更新语料库。
实现上述功能后，你的旅游景点情感分析平台将能够为用户提供有价值的旅游景点情感评价信息，同时为旅游企业提供反馈，帮助其优化服务和产品。

参考资源链接：[旅游景点情感分析：Python语料库与模型构建](https://wenku.csdn.net/doc/i1cxht40pd?spm=1055.2569.3001.10343)