入住酒店的客人的评价文本("酒店客评5000正2000负.csv")，可以分为肯定的正面评价，以及否定的负面评价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

感谢您的提问！我会尽力回答您的问题。

首先，您的问题是关于处理酒店客人评价的数据集的。从您的描述来看，您的问题可以分为以下几个步骤：

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

下面我将逐一回答您的问题。

1. 读取数据库，探索、清洗数据库
读取数据库可以使用Python中的pandas库来实现。您可以使用pandas.read_csv()函数来读取csv文件，并使用pandas.DataFrame.head()函数查看前几行数据，以了解数据集的基本情况。清洗数据可以使用pandas库中的一些函数来实现，例如pandas.DataFrame.drop_duplicates()函数来删除重复的行，pandas.DataFrame.dropna()函数来删除缺失值等。

2. 将汉字文本分词、去除标点、空格等
将汉字文本分词可以使用Python中的jieba库来实现。jieba库可以将中文文本切分成一个个词语，并去除标点和空格。您可以使用jieba.cut()函数来对文本进行分词。分词后，您可以将每个词语转换为小写字母，以便后续处理。

3. 创建keras.preprocessing.text.Tokenizer对象，用texts_to_sequences将单词化为整数编号
keras.preprocessing.text.Tokenizer对象可以将文本中的单词转换为整数编号，并将它们转换为矩阵表示。您可以使用keras.preprocessing.text.Tokenizer()函数来创建一个Tokenizer对象，并使用fit_on_texts()函数将文本中的单词添加到Tokenizer对象中。之后，您可以使用texts_to_sequences()函数将每个单词转换为整数编号。

4. 用Embedding以及LSTM等构建模型，训练
可以使用keras库来构建模型。Embedding层可以将每个整数编号转换为向量表示，LSTM层可以处理序列数据，并输出一个固定长度的向量。您可以将Embedding层和LSTM层结合起来，构建一个适合文本分类的模型，并使用fit()函数来训练模型。

希望这些步骤可以帮助您处理酒店客人评价数据集。如果您还有其他问题，欢迎随时向我提问。