基于信息化的酒店評論情感分析

吳昔遙 劉欣凱 王孝杰

【摘要】? ? 本文通過爬蟲獲取酒店評論數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、評論內(nèi)容分詞等。為了模型性能更優(yōu)，本文對數(shù)據(jù)進行特征工程，將其分為兩步：一、使用主成分分析法進行數(shù)據(jù)降維;二、使用卡方檢驗篩選特征。接下來構(gòu)建分別決策樹和隨機森林算法并使用處理好的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，通過測試集計算出兩種算法的ROC性能曲線，發(fā)現(xiàn)隨機森林算法相比決策樹有著更好的性能，滿足酒店評論情感分析的需求。

【關(guān)鍵詞】? ? 隨機森林? ? 機器學(xué)習(xí)? ? 評論分析? ? 機器學(xué)習(xí)

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，人們越來越習(xí)慣于網(wǎng)購，很多人外出住宿都會網(wǎng)上訂購酒店，產(chǎn)生了大量的在線評論[6]。評論信息作為只有入住過的顧客親身體驗后的信息，很快就變成了人們看重的酒店服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)?，F(xiàn)在去哪兒網(wǎng)是中國最大的旅游平臺之一，其中的在線評論由用戶原創(chuàng)且能互動，因此這些評論信息具有很大的挖掘意義[1]。

本文以去哪兒網(wǎng)上的酒店評論信息為實驗數(shù)據(jù)進行信息的挖掘，得到酒店情感分析模型。

一、 數(shù)據(jù)爬取和預(yù)處理

（一）數(shù)據(jù)爬取

Scrapy是一個爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)而編寫的Python框架， 廣泛利用于數(shù)據(jù)挖掘、信息處理等領(lǐng)域。本文我們使用Scrapy對去哪兒網(wǎng)的酒店信息進行爬取。

通過觀察發(fā)現(xiàn)，漢庭酒店的某城市下（如廊坊）的所有酒店可在城市頁面得到，具體頁面情況如圖1所示。通過跳轉(zhuǎn)每一個酒店的頁面來爬取酒店的基本信息，包括城市、名稱、地址、房間數(shù)等;然后爬取酒店的評論信息和評分情況，包括綜合評分、性價比評分、環(huán)境衛(wèi)生評分等。最終我們得到需要進行分析的數(shù)據(jù)，部分參數(shù)如表1[2]。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在爬取完相關(guān)數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)做一些清洗和預(yù)處理，才能做進一步的可視化和建立算法。對數(shù)據(jù)使用pandas進行導(dǎo)入后，進行一系列的預(yù)處理操作，例如對數(shù)據(jù)進行連接匯總;對省和市的名稱進行清洗，并去除省和市映射的重復(fù)值;對一些數(shù)據(jù)進行清洗，轉(zhuǎn)化為數(shù)值類型。經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)集包括434400條樣本，樣本包含四個屬性，如表2所示[3]。

除上述基本操作外，最重要的操作是將評論信息是用jieba進行分詞和關(guān)鍵詞統(tǒng)計。jieba是一款非常流行中文開源分詞包，具有速度快、準(zhǔn)確、可擴展等特點，目前主要支持python，其他語言也有相關(guān)版本。它支持多種分詞模式、繁體分詞、自定義詞典等功能。本文將所有評論按照不同評分分組，將評論分成中文的詞語并進行詞性標(biāo)注，返回評分、詞語、詞頻。處理后的結(jié)果輸出到csv文件進行保存[4]。

（三）中文特征構(gòu)造

在數(shù)據(jù)中評論的評分為1-5，本文將4和5分定義為好評，1和2定義為差評，將評分為3的評論全部刪除。評論中分詞后的詞語實際上有著一些沒有意義的詞語，通過載入jieba停用詞庫進行排除。除此之外還包含一些并無實際意義的特殊字符也需要對其進行篩除，僅保留完全由中文字符組成的詞語。其中詞頻最高的前二十個詞如圖2所示。

TF-IDF是一種對關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計和分析的方式，被廣泛用于預(yù)估一個詞在文件或語料庫中的重要程度。一個詞的重要程度跟它在文章中出現(xiàn)的次數(shù)成正比，跟它在語料庫出現(xiàn)的次數(shù)成反比。此方法能有效地避免常用詞對關(guān)鍵詞的影響，提高關(guān)鍵詞與文章之間的相關(guān)性。TF指的是某一個詞在文章中出現(xiàn)的總次數(shù)，通常表示為TF = 某詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/文檔的總詞量，這樣可以防止結(jié)果偏向過長的文檔。IDF逆向文檔頻率，包含某詞語的文檔越少，IDF值越大，說明該詞語的區(qū)分能力越強。

本文使用一個向量化器將文本轉(zhuǎn)換為TF-IDF矩陣。通過設(shè)置文檔中的停用詞，使得停用詞不納入計算范圍，提高算法的精確性。

二、評論情感分類算法建立

（一）特征工程

模型訓(xùn)練前對數(shù)據(jù)進行劃分，訓(xùn)練集為253047條評論，測試集為108450條評論。每一條數(shù)據(jù)由評論id和評論內(nèi)容組成。使用TF矩陣對數(shù)據(jù)進行編碼轉(zhuǎn)換，得到1000維的特征向量。

特征工程是從原始數(shù)據(jù)中提取特征的過程，轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)，可以讓模型更好的擬合問題。經(jīng)過處理，數(shù)據(jù)已經(jīng)轉(zhuǎn)化為1000維的特征向量，通過主成分分析法（PCA）進行數(shù)據(jù)的降維，減少冗余信息造成的誤差。畫出所有1000個特征變量卡方值的直方圖，如圖3所示。可以看出，大部分特征的卡方值都在1000以下，即預(yù)測能力較弱，并不適合進行模型的訓(xùn)練。

使用卡方檢驗選取預(yù)測能力最強的100個特征變量，并按照卡方值從大到小排序，前二十個特征向量如圖4所示。

（二）算法建立

決策樹是將數(shù)據(jù)分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域有獨立參數(shù)的算法。它基于實例的歸納學(xué)習(xí)，從訓(xùn)練樣本中提煉出樹型模型。決策樹生成分為特征選擇和決策樹生成。特征選擇指從訓(xùn)練集選擇合適的特征為分裂標(biāo)準(zhǔn)。決策樹生成指根據(jù)特征評估，從上到下遞歸生成子樹，直到數(shù)據(jù)集不可分[8]。決策樹模型結(jié)構(gòu)較簡單，訓(xùn)練速度很快，但性能一般。訓(xùn)練時指定決策樹的相關(guān)超參數(shù)防止過擬合，決策樹最大深度為4，葉子結(jié)點最小樣本為500。使用特征構(gòu)建完的決策樹如圖5所示。

隨機森林是將多棵樹聯(lián)系起來的集成學(xué)習(xí)算法，它的基本思想是袋裝采樣和決策樹。每棵決策樹都是一個分類器，而隨機森林正式集成了所有分類器的結(jié)果，以最靠譜的預(yù)測類別作為最終的輸出。與支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法相比，隨機森林具有更低的錯誤率，更不易被數(shù)據(jù)噪聲所影響，減少了過擬合，體現(xiàn)了集成學(xué)習(xí)算法的優(yōu)越性[7]。訓(xùn)練時對隨機森林的參數(shù)進行設(shè)置，決策樹數(shù)量為100，決策樹的最大深度為4，葉子節(jié)點至少包含100個樣本。

該分類問題是一個類的分布具有不平衡性，這會損害分類模型的性能。將多數(shù)類的樣本降采樣，使多數(shù)類的樣本數(shù)量與少數(shù)類達到一致。

在機器學(xué)習(xí)中，分類器性能評估方法受到了廣泛關(guān)注。ROC曲線是選擇特征參數(shù)及分類閾值的高效工具，可以可視化地評估分類器性能，從而進行模型選擇[9]。訓(xùn)練完成后得到模型在測試集上的性能分析，我們發(fā)現(xiàn)此時因為樣本比例不均衡，此時精確度并不是一個很好的性能指標(biāo)，改用ROC曲線來衡量模型性能[9]。

最后得到分別在決策樹、隨機森林和降采樣后的ROC曲線，如圖6所示。根據(jù)ROC曲線看出，隨機森林算法在評論情感分析時有著較好的性能[5]。

三、結(jié)束語

本文通過爬蟲得到酒店評論數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程等過程。使用處理好的數(shù)據(jù)進行隨機森林算法和決策樹算法的構(gòu)建，通過對比ROC曲線得出隨機森林算法相比決策樹有著更好的性能，滿足酒店評論情感分析的需要。

參? 考? 文? 獻

[1]胡譯文. 基于情感傾向的酒店評價分析與研究[D].哈爾濱工程大學(xué)，2018.

[2]王冬旭. 基于Python的旅游網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬蟲研究[D].沈陽理工大學(xué)，2020.

[3]易小群. 面向智慧出行的酒店評論數(shù)據(jù)可視化技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].西南交通大學(xué)，2019.

[4]王鴿. 中文產(chǎn)品評論的情感分析與觀點識別技術(shù)的研究[D].山東科技大學(xué)，2018.

[5]呂結(jié)紅. 基于文本挖掘的酒店在線評論研究[D].華中師范大學(xué)，2020.

[6]熊偉，郭揚杰.酒店顧客在線評論的文本挖掘[J].北京第二外國語學(xué)院學(xué)報，2013，35（11）：38-47.

[7]仉文崗，唐理斌，陳福勇，楊甲鋒.基于4種超參數(shù)優(yōu)化算法及隨機森林模型預(yù)測TBM掘進速度[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報，2021，29（5）：1186-1200.

[8]李鵬，雷雨秋，劉宗杰，楊圓，邵明鑫，周瑋.基于決策樹算法的斷路器彈簧操動機構(gòu)振動診斷技術(shù)[J].高壓電器，2021，57（9）：1-8+18.

[9]董元方， 李雄飛， 李軍，等. 基于分辨粒度的gROC曲線分析方法[J]. 軟件學(xué)報， 2013，（1）：109-120.