利用文本挖掘技术进行餐厅多方面评价分析
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更新于2024-08-09
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"这篇研究论文探讨了如何利用文本挖掘技术来分析餐厅客户的评论,以便根据五个关键方面(氛围、成本、食物、卫生和服务)自动给出餐厅的综合评级。该研究运用了一个网络和移动平台,鼓励用户分享他们的用餐体验,从而获取餐厅的优缺点。在分析过程中,评论被拆分为句子,然后使用斯坦福核心NLP库提取名词-形容词对,这些对与预先定义的方面关联。AFINN库被用来确定形容词的情感权重,进而计算出各方面的评分。最终,餐厅的整体星级是根据各个方面的评级综合得出的。此外,还通过生成词云来可视化评论中最常出现的术语,随着反馈的增加,情绪评分更能反映出餐厅的真实表现。"
本研究论文深入探讨了文本挖掘在餐饮业评价系统中的应用,特别是针对顾客评论的处理。文本挖掘是一种信息提取技术,它从大量非结构化的文本数据中抽取有价值的信息。在这个特定的研究中,文本挖掘用于分析用户在餐厅评论中的观点和情感,以形成一个基于多个方面的评分系统。
首先,研究者将客户评论分解成句子,这是预处理步骤的一部分,便于后续分析。斯坦福核心NLP库是一个强大的自然语言处理工具,它提供了诸如分词、词性标注、实体识别等功能。在这个过程中,它用于识别并提取出描述餐厅各个方面(如食物质量、服务态度等)的名词-形容词对。
接着,为了将这些词汇与特定的评价方面相关联,研究使用了“词袋”模型。这种模型忽略了词语的顺序,只关注词汇的出现,将评论内容与预先设定的评价维度(氛围、成本等)进行匹配。
AFINN库是一个情感词典,包含了一组词汇及其对应的情感极性分数。在这里,它被用来计算形容词的情感权重,从而判断评论是对餐厅正面还是负面的评价。这个情感分析步骤对于理解用户的情感倾向至关重要,因为餐厅的各个方面的评级直接取决于这些情感权重。
整体星级的计算是基于每个方面单独的评分,这反映了餐厅在不同维度上的表现。这种方法使得评价更加细致和全面,有助于消费者做出更明智的选择。同时,生成的词云是一种有效的可视化工具,它能够直观地展示评论中最频繁出现的关键词,帮助用户快速抓住主要讨论点。
随着更多用户反馈的积累,餐厅的总体情绪评分将更加准确,更能反映出餐厅的实际表现。这种众包和数据分析的结合,为餐饮行业的服务质量评估提供了新的视角和方法,也为消费者提供了更客观的参考依据。
2023-07-10 上传
2021-06-09 上传
2023-07-07 上传
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2021-05-19 上传
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