from pyalink.alink import * import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:\酒店数据 .csv", sep="\t", quotechar='"', skipinitialspace=True, encoding='UTF-8', names=['label', 'review']) # 确保'review'列是字符串类型 data['review'] = data['review'].astype(str) # 数据清洗 data['review'] = data['review'].str.replace(',', '') # remove commas data['review'] = data['review'].str.replace('"', '') # remove quotes # 初始化alink环境 resetEnv() useLocalEnv(2, flinkHome=None, config=None) # 将数据转换为alink可以接受的格式 alink_data = BatchOperator.fromDataframe(data, schemaStr='label string, review string') # 使用alink的支持向量机算法进行情感分析 vectorizer = TfidfVectorizer().setInputCol("review").setOutputCol("features") svm = LinearSvm().setVectorCol("features").setLabelCol("label").setPredictionCol("prediction") pipeline = Pipeline().add(train_v).add(svm) model = pipeline.fit(alink_data) predictions = model.transform(alink_data) # 打印预测结果 print(predictions.toPandas())

这段代码是使用PyAlink库（阿里巴巴开发的基于Flink的机器学习算法库）进行情感分析的示例代码。代码的主要步骤是：

1. 读取CSV文件并进行数据清洗；
2. 将数据转换为PyAlink可以接受的格式；
3. 使用TfidfVectorizer进行特征提取；
4. 使用LinearSvm进行情感分析的模型训练；
5. 使用Pipeline将特征提取和模型训练组合起来；
6. 对数据进行预测并打印预测结果。

这段代码可以在阿里云等云计算平台上运行，需要安装PyAlink库和相关依赖。