使用yelp数据集和随机森林，朴素贝叶斯，bp神经网络三种算法实现餐饮评论

情感分析

1. 数据集介绍

Yelp是一个提供消费者评论的网站，它涵盖了各个行业的商家，其中包括餐饮业。该数据集包含了从Yelp网站上搜集的200k条餐饮评论，每个评论都包含了评分和文本内容。评分是以1到5的整数进行评定，1为最低分，5为最高分。文本内容是该评论的具体内容，包含了评论者对该餐饮店的评价和体验。

2. 数据预处理

为了进行情感分析，需要将评分转换为情感标签。这里将评分为1和2的评论标记为负面情感，评分为3的评论标记为中性情感，评分为4和5的评论标记为正面情感。同时，需要对文本内容进行预处理，包括去除标点符号、数字和停用词等，以及进行词干化和词向量化。

3. 模型训练

使用随机森林、朴素贝叶斯和bp神经网络三种算法进行情感分析的训练。在训练之前，需要对数据集进行划分，划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，测试集用于模型的评估和验证。

4. 模型评估

使用准确率、召回率和F1值等指标对模型进行评估。同时，绘制混淆矩阵，观察模型的分类效果。

5. 结果分析

比较三种算法的性能，选择最优的算法用于实际应用。同时，对模型进行调参，以进一步提高模型的性能。