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使用酒店評論進行情感分析 - 數據處理

在本節中，您將使用前幾課中的技術對大型數據集進行探索性數據分析。一旦您對各列的實用性有了良好的理解，您將學習：

• 如何刪除不必要的列
• 如何基於現有列計算一些新數據
• 如何保存結果數據集以用於最終挑戰

課前測驗

簡介

到目前為止，您已經了解了文本數據與數值類型數據的不同之處。如果文本是由人類撰寫或口述的，則可以通過分析找到模式、頻率、情感和含義。本課程將帶您進入一個真實的數據集並面臨一個真實的挑戰：歐洲515K酒店評論數據，並包含CC0: 公共領域許可證。該數據集是從Booking.com的公共來源抓取的，數據集的創建者是Jiashen Liu。

準備工作

您需要：

• 能夠使用Python 3運行.ipynb筆記本
• pandas
• NLTK，您應該在本地安裝
• 可在Kaggle上獲得的數據集歐洲515K酒店評論數據。解壓後約230 MB。將其下載到與這些NLP課程相關的根目錄/data文件夾中。

探索性數據分析

此挑戰假設您正在使用情感分析和客人評論分數構建酒店推薦機器人。您將使用的數據集包括6個城市中1493家不同酒店的評論。

使用Python、酒店評論數據集和NLTK的情感分析，您可以找出：

• 在評論中最常用的詞語和短語是什麼？
• 描述酒店的官方標籤是否與評論分數相關（例如，某酒店的家庭帶小孩評論是否比單獨旅行者更負面，可能表明該酒店更適合單獨旅行者？）
• NLTK的情感分數是否與酒店評論者的數值分數一致？

數據集

讓我們探索您已下載並保存到本地的數據集。使用VS Code或Excel等編輯器打開文件。

數據集的標題如下：

Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng

以下是分組後更易於檢查的方式：

酒店相關列

• Hotel_Name, Hotel_Address, lat (緯度), lng (經度)
  • 使用lat和lng，您可以使用Python繪製酒店位置的地圖（可能根據正面和負面評論進行顏色編碼）
  • Hotel_Address對我們來說似乎沒有明顯的用途，我們可能會將其替換為國家以便於排序和搜索

酒店元評論列

• Average_Score

  • 根據數據集創建者的說法，此列是酒店的平均分數，基於過去一年最新評論計算。這似乎是一種不尋常的計算方式，但由於是抓取的數據，我們暫時接受它。

  ✅ 根據此數據中的其他列，您能想到另一種計算平均分數的方法嗎？

• Total_Number_of_Reviews

  • 該酒店收到的評論總數——尚不清楚（需要編寫一些代碼）這是否指數據集中的評論。

• Additional_Number_of_Scoring

  • 表示評論者給出了分數但未撰寫正面或負面評論

評論相關列

• Reviewer_Score
  • 這是一個數值，最多有1位小數，範圍在2.5到10之間
  • 未解釋為什麼最低分數可能是2.5
• Negative_Review
  • 如果評論者未撰寫任何內容，此字段將顯示"No Negative"
  • 注意，評論者可能在負面評論列中撰寫正面評論（例如："這家酒店沒有任何不好的地方"）
• Review_Total_Negative_Word_Counts
  • 更高的負面詞數表明分數較低（未檢查情感性）
• Positive_Review
  • 如果評論者未撰寫任何內容，此字段將顯示"No Positive"
  • 注意，評論者可能在正面評論列中撰寫負面評論（例如："這家酒店完全沒有任何好的地方"）
• Review_Total_Positive_Word_Counts
  • 更高的正面詞數表明分數較高（未檢查情感性）
• Review_Date 和 days_since_review
  • 可以對評論應用新鮮度或陳舊度的衡量（較舊的評論可能不如較新的評論準確，因為酒店管理可能已更改，或進行了翻修，或新增了泳池等）
• Tags
  • 這些是評論者可能選擇用來描述他們是什麼類型的客人（例如，單獨或家庭）、他們的房間類型、停留時間以及評論提交方式的簡短描述。
  • 不幸的是，使用這些標籤存在問題，請查看下面討論其實用性的部分

評論者相關列

• Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given
  • 這可能是推薦模型中的一個因素，例如，如果您能夠確定撰寫數百條評論的多產評論者更可能是負面而非正面。然而，任何特定評論的評論者並未用唯一代碼識別，因此無法鏈接到一組評論。有30位評論者撰寫了100條或更多評論，但很難看出這如何幫助推薦模型。
• Reviewer_Nationality
  • 有些人可能認為某些國籍更可能給出正面或負面評論，因為有某種國家傾向。建模時要小心建立這樣的轶事觀點。這些是國家（有時是種族）刻板印象，每位評論者都是基於自身經驗撰寫評論的個體。評論可能受到多種因素的影響，例如他們之前的酒店住宿、旅行距離以及個人性格。認為評論分數是由國籍決定的很難證明。

示例

平均分數	總評論數	評論者分數	負面 評論	正面評論	標籤
7.8	1945	2.5	這目前不是一家酒店，而是一個建築工地。我在長途旅行後休息並在房間工作時，從早上到全天都被不可接受的施工噪音折磨。人們整天都在工作，例如在相鄰房間使用鑽孔機。我要求更換房間，但沒有安靜的房間可用。更糟的是，我被多收了費。我在晚上退房，因為我需要趕早班飛機，並收到了一張適當的賬單。一天後，酒店在未經我同意的情況下額外收取了超出預訂價格的費用。這是一個可怕的地方。不要折磨自己，千萬不要預訂這裡。	沒有任何好處。可怕的地方，遠離這裡	商務旅行 情侶 標準雙人房 停留2晚

如您所見，這位客人在這家酒店的住宿並不愉快。該酒店有7.8的良好平均分數和1945條評論，但這位評論者給出了2.5分，並撰寫了115個字描述他們的負面住宿體驗。如果他們在Positive_Review列中未撰寫任何內容，您可能會推測沒有任何正面內容，但他們卻寫了7個字的警告。如果我們僅僅計算字數而不是字詞的含義或情感，我們可能會對評論者的意圖有一個偏頗的看法。奇怪的是，他們的2.5分令人困惑，因為如果酒店住宿如此糟糕，為什麼還要給任何分數？仔細調查數據集，您會看到最低可能分數是2.5，而不是0。最高可能分數是10。

標籤

如上所述，乍看之下，使用Tags來分類數據似乎很合理。不幸的是，這些標籤並未標準化，這意味著在某家酒店中，選項可能是單人房、雙床房和雙人房，但在下一家酒店中，它們可能是豪華單人房、經典大床房和行政特大床房。這些可能是相同的房型，但有如此多的變化，選擇變成：

1. 嘗試將所有術語更改為單一標準，這非常困難，因為不清楚每種情況的轉換路徑（例如，經典單人房映射到單人房，但帶庭院花園或城市景觀的高級大床房則更難映射）

2. 我們可以採用NLP方法，測量某些術語（如單獨、商務旅行者或家庭帶小孩）在每家酒店中的頻率，並將其納入推薦中

標籤通常（但並非總是）是一個包含5到6個逗號分隔值的單一字段，對應於旅行類型、客人類型、房間類型、停留天數和提交評論的設備類型。然而，由於某些評論者未填寫每個字段（可能留空一個），值並不總是按相同順序排列。

例如，取群體類型。在Tags列中，此字段有1025種唯一可能性，不幸的是，其中只有部分提到群體（有些是房間類型等）。如果您僅篩選提到家庭的標籤，結果包含許多家庭房類型的結果。如果您包括術語with，即計算家庭帶的值，結果更好，515,000條結果中有超過80,000條包含"家庭帶小孩"或"家庭帶大孩"的短語。

這意味著標籤列對我們來說並非完全無用，但需要一些工作才能使其有用。

酒店平均分數

數據集中有一些奇怪或不一致的地方我無法弄清楚，但在此列出以便您在構建模型時注意。如果您弄清楚了，請在討論區告訴我們！

數據集有以下列與平均分數和評論數相關：

1. Hotel_Name
2. Additional_Number_of_Scoring
3. Average_Score
4. Total_Number_of_Reviews
5. Reviewer_Score

數據集中評論最多的酒店是Britannia International Hotel Canary Wharf，有4789條評論（共515,000條）。但如果我們查看該酒店的Total_Number_of_Reviews值，則為9086。您可能推測有更多的分數未附評論，因此我們可能需要加上Additional_Number_of_Scoring列的值。該值為2682，加上4789得到7471，仍然比Total_Number_of_Reviews少1615。

如果您查看Average_Score列，可能會推測它是數據集中評論的平均值，但Kaggle的描述是"酒店的平均分數，基於過去一年最新評論計算"。這似乎不太有用，但我們可以根據數據集中的評論分數計算自己的平均值。以同一家酒店為例，酒店的平均分數為7.1，但計算出的分數（數據集中評論者的平均分數）為6.8。這很接近，但不是同一值，我們只能猜測Additional_Number_of_Scoring評論中的分數將平均值提高到7.1。不幸的是，由於無法測試或證明這一假設，使用或信任Average_Score、Additional_Number_of_Scoring和Total_Number_of_Reviews變得困難，因為它們基於或引用了我們沒有的數據。

更複雜的是，評論數第二多的酒店的計算平均分數為8.12，而數據集中的Average_Score為8.1。這是否正確分數是巧合，還是第一家酒店存在不一致？

基於這些酒店可能是異常值的可能性，以及也許大多數值是吻合的（但某些值因某些原因不吻合），我們將在下一步編寫一個簡短的程序來探索數據集中的值並確定正確的使用方式（或不使用方式）。

🚨 注意事項

在處理這個數據集時，你將撰寫程式碼來從文本中計算某些內容，而不需要自己閱讀或分析文本。這正是自然語言處理（NLP）的核心：在不需要人類介入的情況下解讀文本的意義或情感。然而，有可能你會讀到一些負面評論。我建議你不要這麼做，因為你並不需要這麼做。有些評論可能很荒謬，或者是無關緊要的負面酒店評論，例如「天氣不太好」，這是酒店或任何人都無法控制的事情。但有些評論也有陰暗的一面。有時候，負面評論可能帶有種族歧視、性別歧視或年齡歧視的內容。這很不幸，但在從公共網站抓取的數據集中是可以預期的。一些評論者可能會留下讓你感到厭惡、不適或心情不好的評論。最好讓程式碼來衡量情感，而不是自己閱讀這些評論並感到不安。話雖如此，撰寫這類評論的人只是少數，但它們的確存在。

練習 - 資料探索

載入資料

視覺化檢視資料已經足夠，現在你需要撰寫一些程式碼來獲取答案！本節使用 pandas 函式庫。你的第一個任務是確保你能載入並讀取 CSV 資料。pandas 函式庫提供快速的 CSV 載入功能，結果會存放在 dataframe 中，就像之前的課程一樣。我們要載入的 CSV 檔案有超過五十萬筆資料，但只有 17 個欄位。pandas 提供許多強大的方法來與 dataframe 互動，包括能對每一列進行操作的能力。

從這裡開始，本課程將包含程式碼片段、程式碼解釋以及結果的討論。請使用附帶的 notebook.ipynb 來撰寫你的程式碼。

讓我們從載入你將使用的資料檔案開始：

# Load the hotel reviews from CSV
import pandas as pd
import time
# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
start = time.time()
# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
end = time.time()
print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")

現在資料已載入，我們可以對其進行一些操作。請將這段程式碼保留在程式的頂部，以便進行下一部分。

探索資料

在這個案例中，資料已經是乾淨的，這意味著它已準備好使用，並且不包含可能會影響只接受英文字符的演算法的其他語言字符。

✅ 你可能需要處理一些需要初步格式化的資料，才能應用 NLP 技術，但這次不需要。如果需要，你會如何處理非英文字符？

花點時間確保資料載入後，你可以使用程式碼來探索它。很容易想要專注於 Negative_Review 和 Positive_Review 欄位。這些欄位充滿了自然文本，供你的 NLP 演算法處理。但等等！在進入 NLP 和情感分析之前，你應該遵循以下程式碼，確認資料集中提供的值是否與你使用 pandas 計算的值相符。

Dataframe 操作

本課程的第一個任務是撰寫一些程式碼來檢查以下斷言是否正確（不更改資料框）。

就像許多程式設計任務一樣，完成這些任務有多種方法，但好的建議是以最簡單、最容易的方式完成，特別是當你未來回顧這段程式碼時更容易理解。對於 dataframe，有一個全面的 API，通常可以有效地完成你想要的操作。

將以下問題視為程式設計任務，嘗試回答它們而不查看解答。

1. 輸出你剛載入的資料框的形狀（形狀是行數和列數）
2. 計算評論者國籍的頻率：
   1. Reviewer_Nationality 欄位中有多少個不同的值？它們是什麼？
   2. 資料集中最常見的評論者國籍是什麼（輸出國家和評論數量）？
   3. 接下來最常見的前 10 個國籍及其頻率是多少？
3. 對於前 10 個評論者國籍，最常被評論的酒店是什麼？
4. 資料集中每家酒店有多少評論（酒店的評論頻率）？
5. 雖然資料集中每家酒店都有 Average_Score 欄位，但你也可以計算平均分數（計算每家酒店所有評論者分數的平均值）。新增一個名為 Calc_Average_Score 的新欄位到你的 dataframe，該欄位包含計算出的平均分數。
6. 是否有酒店的 Average_Score 和 Calc_Average_Score（四捨五入到小數點後一位）相同？
   1. 嘗試撰寫一個 Python 函數，該函數接受一個 Series（行）作為參數並比較這些值，當值不相等時輸出訊息。然後使用 .apply() 方法處理每一行。
7. 計算並輸出 Negative_Review 欄位值為 "No Negative" 的行數
8. 計算並輸出 Positive_Review 欄位值為 "No Positive" 的行數
9. 計算並輸出 Positive_Review 欄位值為 "No Positive" 且 Negative_Review 欄位值為 "No Negative" 的行數

程式碼解答

1. 輸出你剛載入的資料框的形狀（形狀是行數和列數）

   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
   

2. 計算評論者國籍的頻率：

   1. Reviewer_Nationality 欄位中有多少個不同的值？它們是什麼？
   2. 資料集中最常見的評論者國籍是什麼（輸出國家和評論數量）？

   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
   print(nationality_freq) 
   
   There are 227 different nationalities
    United Kingdom               245246
    United States of America      35437
    Australia                     21686
    Ireland                       14827
    United Arab Emirates          10235
                                  ...  
    Comoros                           1
    Palau                             1
    Northern Mariana Islands          1
    Cape Verde                        1
    Guinea                            1
   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
   

   3. 接下來最常見的前 10 個國籍及其頻率是多少？

      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
      print(nationality_freq[1:11].to_string())
      
      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
       United States of America     35437
       Australia                    21686
       Ireland                      14827
       United Arab Emirates         10235
       Saudi Arabia                  8951
       Netherlands                   8772
       Switzerland                   8678
       Germany                       7941
       Canada                        7894
       France                        7296
      

3. 對於前 10 個評論者國籍，最常被評論的酒店是什麼？

   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
   for nat in nationality_freq[:10].index:
      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
      # Now get the hotel freq
      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
   
   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
   

4. 資料集中每家酒店有多少評論（酒店的評論頻率）？

   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
   
   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
   
   # Get rid of all the duplicated rows
   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
   display(hotel_freq_df) 
   

   Hotel_Name	Total_Number_of_Reviews	Total_Reviews_Found
   Britannia International Hotel Canary Wharf	9086	4789
   Park Plaza Westminster Bridge London	12158	4169
   Copthorne Tara Hotel London Kensington	7105	3578
   ...	...	...
   Mercure Paris Porte d Orleans	110	10
   Hotel Wagner	135	10
   Hotel Gallitzinberg	173	8

   你可能會注意到資料集中計算的結果與 Total_Number_of_Reviews 的值不匹配。尚不清楚資料集中該值是否代表酒店的總評論數，但並非所有評論都被抓取，或者是其他計算方式。由於這種不明確性，Total_Number_of_Reviews 不會用於模型。

5. 雖然資料集中每家酒店都有 Average_Score 欄位，但你也可以計算平均分數（計算每家酒店所有評論者分數的平均值）。新增一個名為 Calc_Average_Score 的新欄位到你的 dataframe，該欄位包含計算出的平均分數。輸出欄位 Hotel_Name、Average_Score 和 Calc_Average_Score。

   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
   def get_difference_review_avg(row):
     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
   
   # 'mean' is mathematical word for 'average'
   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
   
   # Add a new column with the difference between the two average scores
   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
   
   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
   
   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
   
   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
   

   你可能也會好奇 Average_Score 的值以及為什麼它有時與計算出的平均分數不同。由於我們無法知道為什麼有些值匹配，但其他值有差異，在這種情況下，最安全的做法是使用我們擁有的評論分數自行計算平均分數。儘管如此，差異通常非常小，以下是資料集中平均分數與計算出的平均分數差異最大的酒店：

   Average_Score_Difference	Average_Score	Calc_Average_Score	Hotel_Name
   -0.8	7.7	8.5	Best Western Hotel Astoria
   -0.7	8.8	9.5	Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery
   -0.7	7.5	8.2	Mercure Paris Porte d Orleans
   -0.7	7.9	8.6	Renaissance Paris Vendome Hotel
   -0.5	7.0	7.5	Hotel Royal Elys es
   ...	...	...	...
   0.7	7.5	6.8	Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre
   0.8	7.1	6.3	Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur
   0.9	6.8	5.9	Villa Eugenie
   0.9	8.6	7.7	MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux
   1.3	7.2	5.9	Kube Hotel Ice Bar

   只有一家酒店的分數差異超過 1，這意味著我們可能可以忽略差異並使用計算出的平均分數。

6. 計算並輸出 Negative_Review 欄位值為 "No Negative" 的行數

7. 計算並輸出 Positive_Review 欄位值為 "No Positive" 的行數

8. 計算並輸出 Positive_Review 欄位值為 "No Positive" 且 Negative_Review 欄位值為 "No Negative" 的行數

   # with lambdas:
   start = time.time()
   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
   
   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
   
   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
   end = time.time()
   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
   
   Number of No Negative reviews: 127890
   Number of No Positive reviews: 35946
   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
   Lambdas took 9.64 seconds
   

另一種方法

另一種方法是不用 Lambdas，並使用 sum 來計算行數：

# without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
start = time.time()
no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))

no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))

both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))

end = time.time()
print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")

Number of No Negative reviews: 127890
Number of No Positive reviews: 35946
Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
Sum took 0.19 seconds

你可能注意到有 127 行的 Negative_Review 和 Positive_Review 欄位分別為 "No Negative" 和 "No Positive"。這意味著評論者給了酒店一個數字分數，但拒絕撰寫正面或負面的評論。幸運的是，這是一個很小的行數（127 行中的 515738 行，約 0.02%），因此它可能不會在任何特定方向上影響我們的模型或結果。但你可能不會預期到一個評論資料集會有沒有評論的行，因此值得探索資料以發現這樣的行。

現在你已經探索了資料集，在下一課中你將篩選資料並新增一些情感分析。

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🚀挑戰

本課程展示了，就像我們在之前的課程中看到的那樣，在對資料進行操作之前，了解資料及其特性是多麼重要。特別是基於文本的資料，需要仔細檢查。深入挖掘各種以文本為主的資料集，看看你是否能發現可能引入偏差或情感偏斜的地方。

課後測驗

回顧與自學

參加 這個 NLP 學習路徑，探索在構建語音和文本模型時可以嘗試的工具。

作業

NLTK

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免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。