计算机毕设 深度学习 机器学习 酒店评价情感分析算法实现

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0 前言

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 深度学习 机器学习 酒店评价情感分析算法实现

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：3分
• 工作量：3分
• 创新点：3分

概述

本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据，将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型。

项目所需模块

import tensorflow as tf  
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow.keras as keras
 # 导入jieba分词库
import jieba 
import re
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数据

数据说明

7000多条携程酒店评论数据，5000多条正向评论，2000多条负向评论。

字段说明

• 评论数目（总体）：7766
• 评论数目（正向）：5322
• 评论数目（负向）：2444

数据处理

# 读取数据
data = pd.read_csv("/home/kesci/input/labelreview5456/ChnSentiCorp_htl_all.csv")
# 查看数据的前5项
data.head()
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分词处理

# 去除标点符号和数字
# 要去除标点符号和数字，常用的办法就是使用正则表达式来处理，或者自行编写遍历替换函数

# 模式串
patten = r"[!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\\\]^_`{|}~—！，。？·￥、《》···【】：" "''\s0-9]+"  
re_obj = re.compile(patten)

# 替换函数--去除标点符号和数字
def clear(text):
    return re_obj.sub('', text)

# 将正则表达式替换函数应用于每一行
data["review"] = data["review"].apply(clear)
# 查看前5行替换结果

data["review"][:5]
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采用精简处理，启用HMM(隐式马尔科夫网络)处理

def cut_words(words):
    return jieba.lcut(words) # 使用lcut分词

#apply函数对series的每一行数据进行处理
data["review"] = data["review"].apply(cut_words)
data["review"][:5]
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停用词处理

# 使用 中文停用词表 
stop_words = "/home/kesci/work/stopwords-master/stopwords.txt"
stop_list = [
    i.strip() for i in open(stop_words, encoding='utf-8').readlines()
]  #读取停用词列表


def remove_stop(words):  #移除停用词函数
    texts = []

    for word in words:  # 遍历词列表里的每一个词
        if word not in stop_list:  # 若不在停用词列表中就将结果追加至texts列表中
            texts.append(word)

    return texts


data['review'] = data['review'].apply(remove_stop)
# 查看前5行
data["review"][:5]
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样本均衡

data["label"].value_counts().plot(kind = 'bar')
plt.text(0, 6000, str(data["label"].value_counts()[1]),
        ha = 'center', va = 'top')
plt.text(1, 3000, str(data["label"].value_counts()[0]),
        ha = 'center', va = 'top')
plt.ylim(0, 6500)
plt.title('正负样本的个数')
plt.show()
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从柱状图可以看出，该数据集共7766条数据，其中正样本(label = 1)共有5322条，负样本(label = 0)共有2444条，没有重复数据

显然样本存在严重的不均衡问题，这里考虑两种样本均衡的策略
（1）欠采样，正负样本各2000条，一共4000条
（2）过采样，正负样本各3000条，一共6000条

为减少计算量和对比两种均衡策略的效果，这里采用先把整体数据进行处理，再做样本均衡采样

def get_balanced_words(size,
                       positive_comment=data[data['label'] == 1],
                       negtive_comment=data[data['label'] == 0]):
    word_size = size // 2
    #获取正负评论数
    num_pos = positive_comment.shape[0]
    num_neg = negtive_comment.shape[0]
    #     当 正(负)品论数中<采样数量/2 时，进行上采样，否则都是下采样；
    #     其中pandas的sample方法里的repalce参数代表是否进行上采样，默认不进行
    balanced_words = pd.concat([
        positive_comment.sample(word_size,
                                replace=num_pos < word_size,
                                random_state=0),
        negtive_comment.sample(word_size,
                               replace=num_neg < word_size,
                               random_state=0)
    ])
    #     打印样本个数
    print('样本总数：', balanced_words.shape[0])
    print('正样本数：', balanced_words[data['label'] == 1].shape[0])
    print('负样本数：', balanced_words[data['label'] == 0].shape[0])
    print('')
    return balanced_words
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建立多层感知机分类模型

可以看到共有四层：平坦层共有1600个神经元，平坦层在这里可以看作为输入层。隐藏层共有256个神经；输出层只有1个神经元。全部必须训练的超参数有474113个，通常超参数数值越大，代表此模型越复杂，需要更多时间进行训练。

训练模型

网络检测率以及检测结果

input_text = """
去之前会有担心，因为疫情，专门打了电话给前台，前台小哥哥好评，耐心回答，打消了我的顾虑，nice!! 
看得出有做好防疫情清洁消毒工作，前台登记反复询问，确保出行轨迹安全，体温测量登记，入住好评，选了主题房，设计是我喜欢的.
总之下次有需要还是会自住或推荐!!
"""

predict_review(input_text)
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result ： 正面评价！
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至此，对携程酒店评价的情感倾向分析，以建立一个简单的多层感知器模型结束，由于文章所限，后续的模型优化以及与其他深度学习的模型的比较就不进行简述，有兴趣的同学可以留意学长后续文章。谢谢各位同学！

最后