体育赛事情感监测系统：以斯巴达勇士中国区实验挑战与优化

本文主要探讨了在体育赛事行业中，构建用户情感监测系统的实践尝试，以斯巴达勇士在中国区赛事为例。随着体育赛事行业的快速发展，赛事数量和参与者数量不断增加，但运营水平的提升并未完全跟上，导致市场上的赛事质量参差不齐。为了改进这一状况，研究者郭雨丝试图通过分析参赛者赛后的反馈，利用机器学习技术，特别是Python编程语言，构建情感分析器，对用户的情感反应进行实时监测和预处理。 研究方法上，作者使用了jieba分词工具对评论进行拆分，以便更好地理解和处理中文语言。然后，通过sklearn库中的TfidfVectorizer进行文本向量化，将评论转换成机器学习算法可以理解的形式。LogisticRegression被用于建立情感预测模型，试图预测用户对赛事的态度和满意度。 然而，实验结果显示出挑战：预测模型的准确性较低，存在数据有效性、信息来源的可靠性以及评分量表分散等问题。这些问题源于数据收集和预处理阶段，例如，如果源数据的分布不均衡或者评分标准不统一，都会影响模型的性能。研究者建议未来的改进方向是通过更全面、均衡的数据收集（包括平均分层和人工分类）以及优化模型参数，来提高预测准确率。 这篇文章的研究重点在于文本挖掘技术在体育赛事情感分析中的应用，旨在通过用户情感监测系统，为赛事运营者提供有价值的信息，帮助他们更好地理解用户需求，优化赛事设计，提升用户体验。此外，它还强调了实证研究的重要性，为体育赛事情感分析领域的理论和实践发展提供了参考。 关键词：体育赛事、用户情感分析、Python、文本挖掘、TfidfVectorizer、LogisticRegression。该研究被归类在体育科学和技术领域（G80-05），并获得了文献标识码A，文章编号为2095-2813(2023)19-0162-05，表明这是一篇发表在2023年第19期《当代体育科技》探索与争鸣版块的学术论文。