17、基于文本分析理解客户评价

基于文本分析理解客户评价

1. 引言

在当今信息爆炸的时代，大量相关信息以非结构化形式存在，其中文本数据占据重要地位。文本分析、自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和统计学习（SL）等领域致力于开发处理这些数据的技术和方法。对于统计学家和数据科学家等分析人员来说，能够高效处理文本数据并从中获取有价值的见解是一项重要技能。本文将以蛋糕工厂收到的客户评价为基础，尝试预测客户是否会进行重复购买。

2. 所需包

进行文本分析需要使用一些特定的R包，以下是所需包及其用途：
| 包名 | 用途 |
| ---- | ---- |
| MTB | 余弦相似度计算 |
| SJMCB | 高效奇异值分解（SVD） |
| DBSFU | 机器学习框架 |
| UXJUUF3 | 与Twitter API的接口 |
| RVBOUFEB | 文本数据处理 |
| TFOUJNFOUS | 文本数据情感分析 |
| SBOEPN’PSFTU | 随机森林模型 |

设置这些包可能会有些繁琐，因为有些包依赖于操作系统库，不同计算机可能有所不同。在安装时，请根据操作系统的具体情况进行操作。

我们将使用SJMCB包（依赖C代码），通过Baglama和Reichel在2005年提出的增强隐式重启Lanczos双对角化方法，高效计算奇异值分解（SVD）的一部分。同时，为了处理可能需要大量计算的文本分析任务，我们将使用QBSBMMFM包进行并行处理。不过，该包在某些系统中可能无法正常工作，此时可以尝试使用EP1BSBMMFM、EP.$或EP4/08等替代包，它们的代码使用方式非