基于在线评论的大规模群决策代码

基于在线评论的大规模群决策代码一般包括以下步骤：

1. 收集评论数据：从社交媒体、新闻网站或其他在线平台上收集大量评论数据，并将其存储在数据库或文本文件中。

2. 预处理数据：对收集到的评论数据进行预处理，包括去除停用词、词干提取、词向量表示等，以便于后续的分析。

3. 提取主题：使用主题模型等技术，对评论数据进行主题提取，以便于分析不同主题下的评论情感。

4. 分析情感：使用情感分析算法，对每个评论进行情感分析，得出其情感极性，如正面、负面、中性等。

5. 统计分析：对每个主题下的评论情感进行统计分析，得出每个主题下的情感分布情况。

6. 群体决策：根据统计分析结果，得出每个主题下的情感倾向，并作为群体决策的依据。

下面是一个基于在线评论的大规模群决策的代码示例：

import pandas as pd
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF

# 1. 收集评论数据
comment_data = pd.read_csv("comments.csv")

# 2. 预处理数据
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english")
X = vectorizer.fit_transform(comment_data["comment_text"])

# 3. 提取主题
nmf = NMF(n_components=10, random_state=1)
nmf.fit(X)
feature_names = vectorizer.get_feature_names()

# 4. 分析情感
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
comment_data["sentiment"] = comment_data["comment_text"].apply(lambda x: sia.polarity_scores(x)["compound"])

# 5. 统计分析
topic_sentiments = []
for topic_idx, topic in enumerate(nmf.components_):
    top_feature_indexes = topic.argsort()[:-10 - 1:-1]
    top_features = [feature_names[i] for i in top_feature_indexes]
    topic_sentiment = {"topic": topic_idx, "features": top_features, "sentiment": comment_data.groupby("topic")["sentiment"].mean()[topic_idx]}
    topic_sentiments.append(topic_sentiment)

# 6. 群体决策
for topic_sentiment in topic_sentiments:
    if topic_sentiment["sentiment"] > 0.5:
        print("主题 %d 倾向于正面情感" % topic_sentiment["topic"])
    elif topic_sentiment["sentiment"] < -0.5:
        print("主题 %d 倾向于负面情感" % topic_sentiment["topic"])
    else:
        print("主题 %d 倾向于中性情感" % topic_sentiment["topic"])

以上代码中，我们使用了 `pandas` 库读取了一个名为 `comments.csv` 的评论数据文件，并使用 `NLTK` 库的情感分析算法对每个评论进行情感分析。然后，使用 `scikit-learn` 库的 `TfidfVectorizer` 和 `NMF` 算法对评论数据进行了主题提取，并统计了每个主题下的情感倾向。最后，根据统计分析结果进行了群体决策。