酒店正负向点评可视化

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笔者最近主要在研究酒店点评类工作，主要包括内容智能发现、点评文本分类、用户关注点挖掘以及正负向点评可视化等等。今天主要讲一下，对于”酒店正负向点评可视化“，笔者是如何实践的。

1、本次实践目标与任务

① 看大盘的用户点评最关注哪些方向？

② 在这些方向中，用户具体关注哪些点？

2、先梳理一下主要流程

点评文本获取 > 文本预处理 > 文本分类/正负向识别 > 利用词云进行展示

3、

① 看大盘的用户点评最关注哪些方向？

a. 点评文本获取

大盘用户点评量级很大，与业务方沟通后只取近一年

b. 文本预处理

繁体字转换、敏感词汇剔除、过滤特殊字符、去除全部标点和空格以及文本纠错等

c. 文本分类

考虑到是看大盘用户最关注哪些方向，因此该步采用的是文本分类方式，获取了点评对应的类别，另外此处不涉及正负向识别。

d. 利用词云进行展示

采用WordCloud库，并借助generate方法对类别关键词生成词云。

② 在这些方向中，用户具体有很多，这里挑两个比较有意思的方向看看，比如购物和景观方向。

a. 点评文本获取

获取购物和景观类别的用户点评。

b. 文本预处理

繁体字转换、敏感词汇剔除、过滤特殊字符、去除全部标点和空格以及文本纠错等

c. 正负向识别

考虑到景观类的点评量很多，该步采用的是关键词抽取方式以获取词列表。同时购物类的点评量不多，该步直接采用分词方式以获取词列表。然后将每个词用情感模型(SnowNLP)进行情感识别，两头各设一个阈值并将满足条件的词分别放入正向词表和负向词表。

d. 利用词云进行展示

采用WordCloud库，并借助generate方法对正负向此列表生成词云。

景观正向

景观负向

购物正向

购物负向

日积月累，与君共进，增增小结，未完待续。

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