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<!--
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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "2c742993fe95d5bcbb2846eda3d442a1",
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"translation_date": "2025-09-05T09:38:45+00:00",
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"source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
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"language_code": "hk"
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}
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-->
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# 使用酒店評論進行情感分析
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現在你已經詳細探索了數據集，是時候篩選欄位，並對數據集應用自然語言處理（NLP）技術，以獲得關於酒店的新見解。
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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### 篩選與情感分析操作
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正如你可能已經注意到的，這個數據集存在一些問題。一些欄位充滿了無用的信息，另一些則看起來不正確。即使它們是正確的，也不清楚它們是如何計算的，並且無法通過自己的計算獨立驗證答案。
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## 練習：進一步處理數據
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對數據進行更多清理。添加一些稍後會用到的欄位，修改其他欄位的值，並完全刪除某些欄位。
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1. 初步欄位處理
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1. 刪除 `lat` 和 `lng`
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2. 將 `Hotel_Address` 的值替換為以下值（如果地址包含城市和國家的名稱，則將其更改為僅顯示城市和國家）。
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以下是數據集中唯一的城市和國家：
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阿姆斯特丹，荷蘭
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巴塞隆拿，西班牙
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倫敦，英國
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米蘭，意大利
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巴黎，法國
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維也納，奧地利
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```python
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def replace_address(row):
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if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
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return "Amsterdam, Netherlands"
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elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
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return "Barcelona, Spain"
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elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
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return "London, United Kingdom"
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elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:
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return "Milan, Italy"
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elif "France" in row["Hotel_Address"]:
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return "Paris, France"
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elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
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return "Vienna, Austria"
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# Replace all the addresses with a shortened, more useful form
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df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
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# The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
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print(df["Hotel_Address"].value_counts())
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```
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現在你可以查詢國家層級的數據：
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```python
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display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
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```
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| Hotel_Address | Hotel_Name |
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| :--------------------- | :--------: |
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| 阿姆斯特丹，荷蘭 | 105 |
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| 巴塞隆拿，西班牙 | 211 |
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| 倫敦，英國 | 400 |
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| 米蘭，意大利 | 162 |
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| 巴黎，法國 | 458 |
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| 維也納，奧地利 | 158 |
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2. 處理酒店元評論欄位
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1. 刪除 `Additional_Number_of_Scoring`
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2. 將 `Total_Number_of_Reviews` 替換為數據集中實際存在的該酒店的評論總數
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3. 用我們自己計算的分數替換 `Average_Score`
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```python
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# Drop `Additional_Number_of_Scoring`
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df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
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# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
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df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
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df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
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```
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3. 處理評論欄位
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1. 刪除 `Review_Total_Negative_Word_Counts`、`Review_Total_Positive_Word_Counts`、`Review_Date` 和 `days_since_review`
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2. 保留 `Reviewer_Score`、`Negative_Review` 和 `Positive_Review` 原樣
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3. 暫時保留 `Tags`
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- 我們會在下一部分對標籤進行一些額外的篩選操作，然後再刪除標籤
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4. 處理評論者欄位
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1. 刪除 `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
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2. 保留 `Reviewer_Nationality`
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### 標籤欄位
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`Tag` 欄位是一個問題，因為它是一個以文本形式存儲的列表。不幸的是，該欄位中的子部分順序和數量並不總是相同。由於數據集有 515,000 行和 1427 家酒店，每個評論者可以選擇的選項略有不同，因此人類很難識別出需要關注的正確短語。這正是 NLP 的用武之地。你可以掃描文本，找到最常見的短語並對其進行計數。
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不幸的是，我們對單詞不感興趣，而是對多詞短語（例如 *商務旅行*）感興趣。在這麼多數據（6762646 個單詞）上運行多詞頻率分佈算法可能需要花費大量時間，但如果不查看數據，這似乎是必要的開銷。這時，探索性數據分析就派上用場了，因為你已經看過一些標籤樣本，例如 `[' 商務旅行 ', ' 獨自旅行者 ', ' 單人房 ', ' 住了 5 晚 ', ' 從移動設備提交 ']`，你可以開始思考是否有可能大幅減少需要處理的數據量。幸運的是，這是可能的——但首先你需要遵循一些步驟來確定感興趣的標籤。
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### 篩選標籤
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記住，數據集的目標是添加情感和欄位，幫助你選擇最佳酒店（無論是為自己還是為委託你製作酒店推薦機器人的客戶）。你需要問自己這些標籤在最終數據集中是否有用。以下是一種解讀方式（如果你出於其他原因需要數據集，不同的標籤可能會被保留/排除）：
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1. 旅行類型相關，應保留
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2. 客人群體類型重要，應保留
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3. 客人入住的房間、套房或工作室類型無關緊要（所有酒店基本上都有相同的房間）
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4. 提交評論的設備無關緊要
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5. 評論者入住的晚數*可能*相關，如果你認為更長的入住時間意味著他們更喜歡酒店，但這有點牽強，可能無關緊要
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總結來說，**保留兩種類型的標籤，刪除其他標籤**。
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首先，在標籤格式更好之前，你不想對標籤進行計數，這意味著需要移除方括號和引號。你可以用多種方法完成這一步，但你需要最快的方法，因為處理大量數據可能需要很長時間。幸運的是，pandas 提供了一種簡單的方法來完成這些步驟。
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```Python
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# Remove opening and closing brackets
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df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
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# remove all quotes too
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df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
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```
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每個標籤變成類似這樣的格式：`商務旅行, 獨自旅行者, 單人房, 住了 5 晚, 從移動設備提交`。
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接下來，我們發現了一個問題。一些評論（或行）有 5 個標籤，一些有 3 個，一些有 6 個。這是數據集創建方式的結果，很難修復。你想要獲取每個短語的頻率計數，但它們在每條評論中的順序不同，因此計數可能會出錯，某些酒店可能無法獲得應有的標籤。
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相反，你可以利用這種不同的順序，因為每個標籤是多詞的，但也用逗號分隔！最簡單的方法是創建 6 個臨時欄位，將每個標籤插入到對應於其順序的欄位中。然後你可以將這 6 個欄位合併為一個大欄位，並對合併後的欄位運行 `value_counts()` 方法。打印出來後，你會看到有 2428 個唯一標籤。以下是其中的一小部分：
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| 標籤 | 計數 |
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| --------------------------------- | ------ |
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| 休閒旅行 | 417778 |
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| 從移動設備提交 | 307640 |
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| 伴侶 | 252294 |
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| 住了 1 晚 | 193645 |
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| 住了 2 晚 | 133937 |
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| 獨自旅行者 | 108545 |
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| 住了 3 晚 | 95821 |
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| 商務旅行 | 82939 |
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| 團體 | 65392 |
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| 帶小孩的家庭 | 61015 |
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| 住了 4 晚 | 47817 |
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| 雙人房 | 35207 |
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| 標準雙人房 | 32248 |
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| 高級雙人房 | 31393 |
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| 帶大孩的家庭 | 26349 |
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| 豪華雙人房 | 24823 |
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| 雙人或雙床房 | 22393 |
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| 住了 5 晚 | 20845 |
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| 標準雙人或雙床房 | 17483 |
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| 經典雙人房 | 16989 |
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| 高級雙人或雙床房 | 13570 |
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| 2 間房 | 12393 |
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一些常見的標籤如 `從移動設備提交` 對我們沒有用，因此在計算短語出現次數之前刪除它們可能是明智的，但這是一個非常快速的操作，你可以將它們保留在內並忽略它們。
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### 移除入住時長標籤
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移除這些標籤是第一步，這稍微減少了需要考慮的標籤總數。注意，你並未從數據集中刪除它們，只是選擇不將它們作為評論數據集中的計數/保留值。
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| 入住時長 | 計數 |
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| -------------- | ------ |
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| 住了 1 晚 | 193645 |
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| 住了 2 晚 | 133937 |
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| 住了 3 晚 | 95821 |
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| 住了 4 晚 | 47817 |
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| 住了 5 晚 | 20845 |
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| 住了 6 晚 | 9776 |
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| 住了 7 晚 | 7399 |
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| 住了 8 晚 | 2502 |
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| 住了 9 晚 | 1293 |
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| ... | ... |
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房間、套房、工作室、公寓等種類繁多。它們的含義大致相同，對你來說並不重要，因此從考慮範圍中移除它們。
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| 房間類型 | 計數 |
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| ---------------------------- | ------ |
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| 雙人房 | 35207 |
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|
| 標準雙人房 | 32248 |
|
|
|
| 高級雙人房 | 31393 |
|
|
|
| 豪華雙人房 | 24823 |
|
|
|
| 雙人或雙床房 | 22393 |
|
|
|
| 標準雙人或雙床房 | 17483 |
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|
| 經典雙人房 | 16989 |
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| 高級雙人或雙床房 | 13570 |
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最後，這是令人欣喜的（因為幾乎不需要處理），你將只剩下以下**有用的**標籤：
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| 標籤 | 計數 |
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| --------------------------------------------- | ------ |
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| 休閒旅行 | 417778 |
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| 伴侶 | 252294 |
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| 獨自旅行者 | 108545 |
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| 商務旅行 | 82939 |
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| 團體（與朋友旅行者合併） | 67535 |
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| 帶小孩的家庭 | 61015 |
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| 帶大孩的家庭 | 26349 |
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| 攜帶寵物 | 1405 |
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你可以認為 `與朋友旅行者` 與 `團體` 基本相同，將兩者合併是合理的，如上所示。識別正確標籤的代碼在 [Tags notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) 中。
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最後一步是為每個這些標籤創建新欄位。然後，對於每條評論行，如果 `Tag` 欄位與新欄位之一匹配，則添加 1，否則添加 0。最終結果將是計算有多少評論者選擇了這家酒店（總體上）作為商務旅行、休閒旅行或攜帶寵物的目的，這在推薦酒店時是有用的信息。
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```python
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# Process the Tags into new columns
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# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
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# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends,
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# Family with young children, Family with older children, With a pet
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df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
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df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
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df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
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df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
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df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
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df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
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df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
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df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
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```
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### 保存文件
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最後，將當前數據集保存為一個新名稱。
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```python
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df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
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# Saving new data file with calculated columns
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print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
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df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
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```
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## 情感分析操作
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在最後一部分，你將對評論欄位應用情感分析，並將結果保存到數據集中。
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## 練習：加載並保存篩選後的數據
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注意，現在你加載的是上一部分保存的篩選後數據集，而**不是**原始數據集。
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```python
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import time
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import pandas as pd
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import nltk as nltk
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from nltk.corpus import stopwords
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from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
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nltk.download('vader_lexicon')
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# Load the filtered hotel reviews from CSV
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df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
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# You code will be added here
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# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
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|
print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
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df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
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```
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### 移除停用詞
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如果你對負面和正面評論欄位運行情感分析，可能需要很長時間。在一台性能強大的測試筆記本電腦上測試時，根據使用的情感分析庫不同，耗時約 12-14 分鐘。這是一段（相對）較長的時間，因此值得研究是否可以加快速度。
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移除停用詞（即不改變句子情感的常見英文字詞）是第一步。通過移除它們，情感分析應該會運行得更快，但準確性不會降低（因為停用詞不影響情感，但會減慢分析速度）。
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最長的負面評論有 395 個單詞，但移除停用詞後，只有 195 個單詞。
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移除停用詞也是一個快速操作，在測試設備上，從 2 個評論欄位的 515,000 行中移除停用詞耗時 3.3 秒。具體時間可能因你的設備 CPU 速度、RAM、是否使用 SSD 等因素略有不同。操作相對較短，這意味著如果它能改善情感分析時間，那麼值得一試。
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```python
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from nltk.corpus import stopwords
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# Load the hotel reviews from CSV
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df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
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# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
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# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
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# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
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start = time.time()
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cache = set(stopwords.words("english"))
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def remove_stopwords(review):
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text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
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return text
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# Remove the stop words from both columns
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df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)
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df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
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```
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### 執行情感分析
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現在你應該計算負面和正面評論欄位的情感分析，並將結果存儲在 2 個新欄位中。情感分析的測試是將其與評論者對同一評論的評分進行比較。例如，如果情感分析認為負面評論的情感得分為 1（極度正面情感），正面評論的情感得分也為 1，但評論者給酒店的評分是最低分，那麼要麼評論文本與評分不匹配，要麼情感分析器無法正確識別情感。你應該預期某些情感得分完全錯誤，這通常是可以解釋的，例如評論可能極具諷刺意味：「當然，我*超愛*住在一個沒有暖氣的房間裡」，情感分析器可能認為這是正面情感，但人類閱讀時會知道這是諷刺。
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NLTK 提供了不同的情感分析器供學習使用，你可以替換它們，看看情感分析的準確性是否有所不同。這裡使用的是 VADER 情感分析。
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> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
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```python
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|
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
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# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
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vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
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# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
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# There are 3 possibilities of input for a review:
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# It could be "No Negative", in which case, return 0
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# It could be "No Positive", in which case, return 0
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# It could be a review, in which case calculate the sentiment
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def calc_sentiment(review):
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if review == "No Negative" or review == "No Positive":
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return 0
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return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]
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```
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在你的程式中，當你準備計算情感時，可以將其應用到每個評論，如下所示：
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```python
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# Add a negative sentiment and positive sentiment column
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print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
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start = time.time()
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df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
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|
df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
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end = time.time()
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print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
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```
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在我的電腦上，這大約需要 120 秒，但每台電腦的時間可能會有所不同。如果你想打印結果並檢查情感是否與評論相符：
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```python
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|
df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
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|
print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
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|
df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
|
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print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
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在挑戰中使用該檔案之前，最後要做的事情就是保存它！你還應該考慮重新排列所有新列的順序，使其更易於操作（對於人類來說，這是一個外觀上的改變）。
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```python
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# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
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df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
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print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
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df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
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你應該運行[分析筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb)的完整程式碼（在你運行[篩選筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb)以生成 Hotel_Reviews_Filtered.csv 檔案之後）。
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回顧一下，步驟如下：
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1. 原始數據集檔案 **Hotel_Reviews.csv** 在上一課中通過[探索筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb)進行了探索。
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2. **Hotel_Reviews.csv** 通過[篩選筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb)進行篩選，生成 **Hotel_Reviews_Filtered.csv**。
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3. **Hotel_Reviews_Filtered.csv** 通過[情感分析筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb)進行處理，生成 **Hotel_Reviews_NLP.csv**。
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4. 在下面的 NLP 挑戰中使用 **Hotel_Reviews_NLP.csv**。
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### 結論
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當你開始時，你擁有一個包含列和數據的數據集，但並非所有數據都可以被驗證或使用。你已經探索了數據，篩選出不需要的部分，將標籤轉換為有用的內容，計算了自己的平均值，添加了一些情感列，並希望學到了一些關於處理自然文本的有趣知識。
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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## 挑戰
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現在你已經對數據集進行了情感分析，看看你是否可以使用本課程中學到的策略（例如聚類）來確定情感的模式。
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## 回顧與自學
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參加[這個 Learn 模組](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，學習更多內容，並使用不同的工具來探索文本中的情感。
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## 作業
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[嘗試一個不同的數據集](assignment.md)
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**免責聲明**：
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