【毕业设计】酒店评价情感倾向分析系统 - python 深度学习

news2024/11/20 3:29:49

文章目录

0 前言
1 概述
2 项目所需模块
3 数据
- 3.1 数据说明
- - 3.1.1 字段说明
- 3.2 数据处理
- - 3.2.1 分词处理
  - 3.2.3 停用词处理
  - 3.2.4 样本均衡
  - 3.2.5 建立多层感知机分类模型
  - 3.2.6 训练模型
  - 3.2.7 网络检测率以及检测结果
4 最后

0 前言

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

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这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

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🚩 基于深度学习的酒店评价的情感倾向分析

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：4分
工作量：4分
创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

1 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。

2 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

3 数据

3.1 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。

3.1.1 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

在这里插入图片描述

3.2 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()

在这里插入图片描述

3.2.1 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]

在这里插入图片描述

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]

在这里插入图片描述

3.2.3 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]

在这里插入图片描述

3.2.4 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()

在这里插入图片描述

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

3.2.5 建立多层感知机分类模型

在这里插入图片描述
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。

3.2.6 训练模型

在这里插入图片描述

3.2.7 网络检测率以及检测结果

在这里插入图片描述

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)