对海底捞的评价均分、口味、服务、环境和评论五个方面进行文本分析、情感分析和评论建模,代码
时间: 2023-08-20 09:05:19 浏览: 39
好的,下面是一个对海底捞的评价进行文本分析、情感分析和评论建模的代码,需要使用到 Python 中的 Pandas、NLTK 和 Scikit-learn 库:
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 读取数据
df = pd.read_csv('haidilao.csv')
# 对评价进行文本分析
df['评价长度'] = df['评价'].apply(len)
df['分词'] = df['评价'].apply(nltk.word_tokenize)
df['分词数量'] = df['分词'].apply(len)
# 对评价进行情感分析
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
df['情感得分'] = df['评价'].apply(sia.polarity_scores)
df['情感得分正面'] = df['情感得分'].apply(lambda x: x['pos'])
df['情感得分负面'] = df['情感得分'].apply(lambda x: x['neg'])
# 对评价进行分类建模
X = df['评价']
y = df['评分']
cv = CountVectorizer()
X_vec = cv.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vec, y, test_size=0.2, random_state=42)
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)
print('模型准确率:', nb.score(X_test, y_test))
```
其中,`haidilao.csv` 是一个包含评价、评分、时间等信息的数据文件。上述代码将评价进行了文本分析,包括计算评价长度和分词数量;情感分析,包括计算情感得分和正面、负面情感得分;以及分类建模,使用朴素贝叶斯算法进行评价分类。你可以根据需要修改代码和数据文件的路径等参数。