60、产品评论分析与人工攀岩墙最优路线计算

产品评论分析与人工攀岩墙最优路线计算

产品评论分析

在产品评论分析中，收集数据集的目的是分析情感值，以此检测评论是虚假还是真实的。以下是详细的分析过程：

数据预处理

为了清理数据，需要进行数据预处理，具体步骤如下：
1. 去除标点符号 ：文本数据集中存在大量标点符号，这些标点对分析并无实际意义，通常字符串中约有32种标点，如 ‘’”;}{][|_-!@#$%ˆ& > < ?” ~ ‘ 。
2. 分词 ：将文本数据分割成小单元，如单词、字符或子字符串，同时创建一个单词词汇表。可以使用正则表达式来匹配相似模式，从而对句子进行分词。
3. 去除停用词 ：停用词是文本中对分类评论正负性没有帮助的无用词汇，这里使用 “nltk” 库来处理停用词，该库中约有179个停用词，例如 “you”、“me”、“I” 等。
4. 词形还原/词干提取 ：词形还原用于减少给定单词的变体，例如 “walking” 的基本形式是 “walk”，通过上下文选择正确的词元。
5. 其他步骤 *：去除数据中的URL、HTML标签、表情符号和数字。

情感分类算法

使用以下四种主要的分类算法：
1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB） ：这是一种监督学习算法，用于解决分类问题，是简单有效的文本分类算法之一。
2.