python外卖评价情感分析

Python外卖评价情感分析是一种文本挖掘和自然语言处理（NLP）的应用，它主要用来从用户在外卖平台留下的评论中提取情感信息，以量化和理解人们对外卖服务、菜品质量等方面的满意程度。这项技术通常涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：获取外卖平台的用户评论数据，这些评论通常是文本形式。

2. 数据预处理：清洗数据，去除无关字符（如标点、数字），分词，转换为机器可处理的形式。

3. 特征提取：使用词袋模型、TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec或BERT）等方式将文本转换成数值特征。

4. 情感分析模型训练：利用监督学习（如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习模型，如LSTM或BERT）对标注过的数据进行训练，学习不同词汇和短语对应的情感倾向。

5. 模型应用：对新的外卖评论进行情感预测，将其分类为正面、负面或中性。

6. 结果解读：根据模型输出的情感值，帮助企业了解顾客满意度，优化服务和菜品。

相关问题

设计一个情感分析系统，要求爬取大众点评上重庆师范大学附近5公里内所有外卖店铺信息，选择评分高于4.8的店铺，对每家店铺的评论信息进行建模分析，输出每个店铺最近一周内正负面评价的比值

好的，这是您的第一个问题。针对这个问题，我会将其分为以下几个步骤来回答：

1. 爬取大众点评上重庆师范大学附近5公里内所有外卖店铺信息：

我们可以使用 Python 爬虫技术来实现，具体步骤包括：

- 获取重庆师范大学的经纬度信息；
- 使用经纬度信息和大众点评 API 来获取附近所有外卖店铺信息；
- 对获取到的店铺信息进行筛选，只保留评分高于4.8的店铺。

2. 对每家店铺的评论信息进行建模分析：

针对每家店铺的评论信息，我们可以使用情感分析技术来进行建模分析。具体步骤包括：

- 对每条评论进行中文分词；
- 使用情感词典来计算每个词的情感得分；
- 对每条评论的情感得分进行加权平均，得到该评论的情感极性；
- 对每家店铺的所有评论的情感极性进行加权平均，得到该店铺最近一周内的情感极性。

3. 输出每个店铺最近一周内正负面评价的比值：

在得到每个店铺最近一周内的情感极性后，我们可以将其转化为正负面评价的比值，具体步骤包括：

- 将情感极性值映射到[-1, 1]的区间内；
- 对每个店铺的所有评论的情感极性进行加权平均，得到该店铺最近一周内的情感极性；
- 根据情感极性值的正负性，统计该店铺最近一周内正面评价和负面评价的数量；
- 输出正负面评价的比值。

以上就是我对您提出的问题的解答，希望能对您有所帮助。

外卖平台的评价文本("外卖4000正8000负.csv")，可以分为积极的正面评价，以及消极的负面评价2大类。 1 读取数据库，探索、清洗数据库 2 将汉字文本分词、去除标点、空格等 3 创建keras.preprocessing.text.Tokenizer对象，用texts_to_sequences将单词化为整数编号 4 用Embedding以及LSTM等构建模型，训练 5 将完整代码粘贴在答案区

很抱歉，作为AI语言模型，我无法读取和清洗数据库。不过，我可以为您提供一个基于Python的示例代码，用于对外卖平台评价文本进行情感分析。代码如下：

import pandas as pd
import jieba
from keras.preprocessing import text
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 读取数据
df = pd.read_csv('外卖4000正8000负.csv', encoding='utf-8')

# 分词
df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 去除标点、空格等
df['content'] = df['content'].str.replace('[^\w\s]', '').str.replace('\s+', ' ')

# 创建tokenizer对象
tokenizer = text.Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(df['content'])

# 将单词化为整数编号
X = tokenizer.texts_to_sequences(df['content'])
X = sequence.pad_sequences(X, maxlen=100)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=100))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, df['sentiment'], validation_split=0.2, epochs=5)

# 使用模型进行预测
test_text = '这家店的外卖太难吃了'
test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(test_text)
test_seq = sequence.pad_sequences(test_seq, maxlen=100)
model.predict(test_seq)

这段代码中，我们使用了Pandas库读取外卖平台评价文本的CSV文件，并使用jieba分词库对文本进行分词。然后，我们使用Keras的Tokenizer类将分词后的文本转换为整数编号，并使用Embedding和LSTM构建了一个神经网络模型。最后，我们使用该模型对测试文本进行了情感分析预测。