2023年第三届中国高校大数据挑战赛（第二场）C题思路_大数据挑战赛 c题

赛题C：用户对博物馆评论的情感分析

博物馆是公共文化服务体系的重要组成部分。国家文物局发布，2021年我国新增备案博物馆 395 家，备案博物馆总数达 6183 家，排名全球前列；5605 家博物馆实现免费开放，占比达 90%以上；全国博物馆举办展览 3.6 万个，教育活动 32.3 万场；虽受疫情影响，全国博物馆仍接待观众 7.79 亿人次。但在总体繁荣业态下，一些地方博物馆仍存在千馆一面、公共文化服务供给同质化的尴尬局面，在发展定位、体系布局、功能发挥等方面尚需完善提升。这给博物馆基于自身特色进一步迈向真正的公共性提出了新课题，也即坚持守正创新，坚持直面公众和社会的公共文化服务的创造性转化、创新性发展。为了提升博物馆公共服务水平，课题组收集大众点评平台上用户对南京市朝天宫、瞻园、甘熙宅第、江宁织造博物馆和六朝博物馆五个博物馆的点评数据，数据字段主要包括：用户编号、评论内容、评论时间等。

问题

现需要根据用户对五个博物馆的评论内容，分析以下问题：

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。

问题2

综合考虑评论内容中情感词、程度副词、否定词、标点符合等等影响情感方向的指标，建立情感得分评价模型，得到每位用户评论的情感得分，并基于得分对五个博物馆进行客观排名。

问题3

针对每位用户评论的内容，可通过事件抽取或实体抽取算法，从评论内容中抽取影响用户情感的关键事件或因素，如某用户评论“非常不错！环境高大上！好多是最近房地产开发盖新房子时新挖出来的，不错“，可得知该评论为正面情感，影响其正面评价的是”房地产开发盖新房子时新挖的“、”环境高大上“两个因素。基于上述抽取的关键事件或影响因素，综合分析得到影响用户对五个博物馆情感的影响因素。

问题4

基于上述分析得到的数据结果，为五个博物馆撰写一段提升公共服务水平的可行性建议，建议要有理有据，且具有一定的可操作性。

注意

请在你提交的研究论文或报告中阐述算法设计和编程思想。

让我们逐步构建解决方案，从问题1开始：

思路与代码

问题1：建立情感判别模型

我们将使用Python语言和常用的机器学习库scikit-learn来构建一个基础的情感分析模型。此处以逻辑回归（Logistic Regression）模型为例，因为它是一个简单而强大的分类器，适合于二分类问题。对于情感分析，我们将正面情感标记为1，负面情感标记为0（中立情感可根据需要考虑如何处理，例如通过设置阈值分配到正面或负面）。

数据准备和预处理

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设已经有了一个DataFrame df，其中包含两个列：'review'（评论文本）和'sentiment'（标记为正面1或负面0）

# 数据预处理：这里简单示例，实际应用中需要更复杂的文本清洗过程
# 分词、去除停用词等处理在中文文本中很关键，这里只是一个占位符
def preprocess_text(text):
    # 实际应用中应包含中文分词、去除停用词等
    return text

# 应用预处理
df['review_cleaned'] = df['review'].apply(preprocess_text)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['review_cleaned'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000)
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)
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模型训练和评估

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train_tfidf, y_train)

# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test_tfidf)

# 评估模型
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, predictions))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, predictions))
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问题2：建立情感得分评价模型

对于问题2，我们需要定义一种方式来计算情感得分。这可能需要一种更复杂的方法，比如使用情感词典或基于深度学习的情感分析模型。这里，我们跳过具体实现，因为它依赖于特定的情感词典或预训练模型。

问题3：抽取影响用户情感的关键事件或因素

这个问题可以通过使用NLP技术中的命名实体识别（NER）来解决。使用深度学习框架如spaCy或Hugging Face的Transformers库可以实现。但请注意，这需要大量的训练数据和可能的自定义训练过程。

问题4：提出建议

这个部分不涉及代码实现，而是基于前面分析的数据来撰写。一旦你有了对哪些因素正面或负面影响用户体验的清晰理解，你就可以根据这些发现来撰写针对性的建议了。

这个示例提供了一个基本框架，但实际应用中的每个步骤都需要根据具体任务和数据进行细致的调整和优化。特别是在处理中文文本时，分词和去除停用词等预处理步骤对于最终模型的性能至关重要。此外，根据任务的复杂性，可能需要探索更先进的模
型和方法，如深度学习模型和复杂的自然语言处理技术。