海底捞结合评价均分和分词，对口味、服务、环境进行文本分析和评价建模，代码

以下是对海底捞用户评价进行口味、服务、环境评价建模的 Python 代码示例：

import jieba
import jieba.analyse
import pandas as pd
from snownlp import SnowNLP

# 读取评价数据
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 对评价文本进行分词处理，并提取关键词
df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: jieba.analyse.extract_tags(x, topK=50, withWeight=False, allowPOS=('a','e','n','v')))

# 对每个评价进行情感分析，并计算情感得分
df['sentiment_score'] = df['text'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments)

# 计算每个用户对口味、服务、环境的评价得分
df['taste_score'] = df['sentiment_score'] * df['keywords'].apply(lambda x: 1 if '口味' in x else 0)
df['service_score'] = df['sentiment_score'] * df['keywords'].apply(lambda x: 1 if '服务' in x else 0)
df['environment_score'] = df['sentiment_score'] * df['keywords'].apply(lambda x: 1 if '环境' in x else 0)

# 计算口味、服务、环境的平均得分
taste_avg_score = df['taste_score'].sum() / df['taste_score'].count()
service_avg_score = df['service_score'].sum() / df['service_score'].count()
environment_avg_score = df['environment_score'].sum() / df['environment_score'].count()

print('口味平均得分：', taste_avg_score)
print('服务平均得分：', service_avg_score)
print('环境平均得分：', environment_avg_score)

需要注意的是，这段代码需要使用 jieba 和 snownlp 这两个 Python 库，需要提前安装。同时，需要将评价数据保存在 data.csv 文件中，并确保文件路径正确。