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2024 年中国高校大数据挑战赛 第二场 C题:用户对博物馆评论的情感分析 思路+python代码
   

2024 年中国高校大数据挑战赛 第二场 C题:用户对博物馆评论的情感分析 思路+python代码

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问题 1:针对每位用户的评论,建立情感判别模型,判断评论内 容的情感正反方向,输出评论内容的情感方向为正面、中立、负面, 并统计每个博物馆历史评论各个方向情感的比例分布情况。 

  1. 文本预处理:

    • 清理文本数据,去除停用词、标点符号等。
    • 进行词干化(stemming)或词形还原(lemmatization)等文本标准化操作。
  2. 特征提取:

    • 将文本数据转化为机器学习模型可以理解的特征。常用的方法包括词袋模型(Bag of Words)或词嵌入(Word Embeddings)。
  3. 情感标签标注:

    • 对训练集的评论进行情感标签标注,例如正面、中立、负面。
  4. 模型选择和训练:

    • 选择合适的机器学习模型,如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、深度学习模型等。
    • 使用训练集对模型进行训练。
  5. 模型评估:

 
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文章名称:《2024 年中国高校大数据挑战赛 第二场 C题:用户对博物馆评论的情感分析 思路+python代码》
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