基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码

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酒店评论情感分析摘要：本文采用酒店评论数据集进行情感分析，通过机器学习和基于情感词典两种方法进行分析比较。其中，机器学习方法采用了多种算法，有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯以及逻辑回归四种，并比较各分类器的准确率，得到准确率最高的模型。关键词：酒店评论   情感分析   机器学习   情感词典目录酒店评论情感分析 1摘要： 1一、 绪论 21、 情感分析 22、 机器学习 23、 基于情感词典 2二、 数据获取及词典构建 21、 数据来源 22、 构建停用词表 33、 构建情感词典 3三、 基于机器学习的文本分类方法 31、 文本预处理 42、 词频统计 43、 特征提取与文本表示 54、 分类模型 55、 模型评估 66、 总结 6四、 基于情感词典的方法 6五、 小结 7附录： 8else: 15else: 15i = 0 #记录扫描到的词的位置 15a = 0 #记录情感词的位置 15c = 0 #情感词前否定词的个数 15else: 16a = i + 1 #情感词的位置变化 16else: 17i += 1 #扫描词位置前移 17else: 17else: 17