2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 C：用户对博物馆评论的情感分析 详细思路代码

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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.

对评论文本进行预处理，包括去除停用词、词干提取（或词形还原）、转换为小写等。这有助于提高模型的泛化能力。 将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型性能。可以使用工具如train_test_split来完成这一步骤。 将文本数据转换为模型可以处理的特征表示。常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。 选择适当的情感分析模型，常用的包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等。在本示例中，使用了朴素贝叶斯模型。使用训练集对选定的模型进行训练。在示例代码中，使用了MultinomialNB模型。 使用测试集对训练好的模型进行评估，可以使用准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）等指标。 使用训练好的模型对新的评论进行情感分析。在示例中，对每个博物馆的历史评论进行情感分析并统计情感比例分布。

# 安装必要的库
# pip install nltk scikit-learn

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_ext