2023年第三届中国高校大数据挑战赛（第二场）C题思路

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)

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))