文件名称：基于方面的餐厅评级的文本挖掘客户评论-研究论文
文件大小：459KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 22:23:43
Text Mining Sentiment
本研究应用文本挖掘来分析客户评论，并根据五个预先确定的方面自动分配集体餐厅星级：氛围、成本、食物、卫生和服务。 该应用程序提供了一个网络和移动众包平台，用户可以在该平台上分享用餐体验，并通过用户提供的反馈了解餐厅的优势和劣势。 文本评论被标记为句子。 使用斯坦福核心 NLP 库从每个句子中提取名词-形容词对，并根据输入系统的相关词袋与方面相关联。 形容词的情感权重通过 AFINN 库确定。 餐厅的总体星级是根据各个方面评级计算的。 此外，生成词云以提供评论中出现频率最高的术语的可视化显示。 添加的反馈越多，对餐厅表现的情绪评分就越能反映。