酒店评论情感分析：机器学习与情感词典方法比较

"这篇本科论文主要探讨了酒店评论的情感分析，使用了机器学习和基于情感词典的两种方法。在机器学习中，论文比较了支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯和逻辑回归四种算法的性能。此外，文章还提到了情感分析的基本概念、应用领域以及机器学习和情感词典方法的优缺点。数据集来源于携程网的酒店评论，以此为基础进行情感分析研究。" 在酒店评论情感分析中，研究者首先介绍了情感分析的概念，它是对主观性文本中情感倾向的识别和理解。情感分析可以应用于各种领域，例如舆情分析、市场预测等，通过理解和量化公众情绪来预测未来趋势。情感分析通常有两种主要方法：机器学习和基于情感词典。 对于机器学习方法，论文采用了一种有监督学习的策略，通过训练集构建分类器，再用测试集进行验证和优化。这种方法的优点在于准确度较高，但需要大量人工标注的训练数据，且训练过程可能较为耗时。论文中涉及的支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯和逻辑回归都是常见的分类算法，每种算法都有其独特的性能特点，例如支持向量机在处理非线性问题时表现良好，而朴素贝叶斯则以其简洁和高效著称。 另一方面，基于情感词典的方法不依赖于大量训练数据，而是通过预定义的情感词典来评估文本的情感得分。这种方法适用于大规模和跨领域的应用，但由于自然语言处理的复杂性，可能会牺牲一定的精确度。构建情感词典需要考虑否定词的处理、程度副词的影响等因素，以更准确地反映句子的整体情感倾向。 数据集的选取对于情感分析至关重要，本研究的数据来自携程网的酒店评论，这些评论提供了丰富的用户情感表达，是进行情感分析的理想素材。通过对这些评论的分析，可以深入了解用户对酒店服务的满意程度，为企业提供改进服务和营销策略的依据。 这篇论文通过对比机器学习和情感词典两种方法，对酒店评论进行了深度的情感分析，旨在提高情感分析的准确性和实用性，这对于理解和利用消费者反馈，提升酒店业服务质量具有重要的实践意义。