ML-For-Beginners/translations/zh/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md

使用酒店评论进行情感分析

现在您已经详细探索了数据集，是时候筛选列并对数据集应用NLP技术，以便获得关于酒店的新见解。

课前测验

筛选与情感分析操作

正如您可能已经注意到的，数据集存在一些问题。一些列充满了无用的信息，另一些列看起来不正确。即使它们是正确的，也不清楚它们是如何计算的，您无法通过自己的计算独立验证答案。

练习：进一步处理数据

对数据进行更多清理。添加一些后续会用到的列，修改其他列中的值，并完全删除某些列。

1. 初步列处理

   1. 删除 lat 和 lng

   2. 将 Hotel_Address 的值替换为以下值（如果地址中包含城市和国家的名称，则将其更改为仅包含城市和国家）。

      数据集中仅包含以下城市和国家：

      阿姆斯特丹，荷兰
      巴塞罗那，西班牙
      伦敦，英国
      米兰，意大利
      巴黎，法国
      维也纳，奥地利

      def replace_address(row):
          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
              return "Amsterdam, Netherlands"
          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
              return "Barcelona, Spain"
          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
              return "London, United Kingdom"
          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
              return "Milan, Italy"
          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
              return "Paris, France"
          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
              return "Vienna, Austria" 
      
      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
      

      现在您可以查询国家级别的数据：

      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
      

      Hotel_Address	Hotel_Name
      阿姆斯特丹，荷兰	105
      巴塞罗那，西班牙	211
      伦敦，英国	400
      米兰，意大利	162
      巴黎，法国	458
      维也纳，奥地利	158

2. 处理酒店元评论列

   1. 删除 Additional_Number_of_Scoring

   2. 将 Total_Number_of_Reviews 替换为数据集中该酒店实际的评论总数

   3. 用我们自己计算的分数替换 Average_Score

Drop Additional_Number_of_Scoring

df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)

Replace Total_Number_of_Reviews and Average_Score with our own calculated values

df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count') df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)

3. 处理评论列

 1. 删除 `Review_Total_Negative_Word_Counts`、`Review_Total_Positive_Word_Counts`、`Review_Date` 和 `days_since_review`

 2. 保留 `Reviewer_Score`、`Negative_Review` 和 `Positive_Review` 不变

 3. 暂时保留 `Tags`

    - 我们将在下一部分对标签进行一些额外的筛选操作，然后再删除标签

4. 处理评论者列

 1. 删除 `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`

 2. 保留 `Reviewer_Nationality`

### 标签列

`Tag` 列是一个问题，因为它是一个以文本形式存储的列表。不幸的是，该列中的子部分顺序和数量并不总是相同的。由于数据集有515,000行和1427家酒店，每个评论者可以选择的选项略有不同，因此人类很难识别出需要关注的正确短语。这正是NLP的优势所在。您可以扫描文本，找到最常见的短语并统计它们的数量。

不幸的是，我们对单个单词不感兴趣，而是对多词短语（例如 *商务旅行*）感兴趣。在如此庞大的数据（6762646个单词）上运行多词频率分布算法可能需要极长的时间，但在不了解数据的情况下，这似乎是必要的开销。这时，探索性数据分析就派上用场了，因为您已经看到了标签的样本，例如 `[' 商务旅行 ', ' 独自旅行者 ', ' 单人房 ', ' 住了5晚 ', ' 从移动设备提交 ']`，您可以开始思考是否有可能大幅减少需要处理的数据量。幸运的是，这是可能的——但首先您需要遵循一些步骤来确定感兴趣的标签。

### 筛选标签

记住，数据集的目标是添加情感和列，以帮助您选择最佳酒店（无论是为自己还是为客户创建一个酒店推荐机器人）。您需要问自己，这些标签在最终数据集中是否有用。以下是一个解释（如果您出于其他原因需要数据集，不同的标签可能会被保留或删除）：

1. 旅行类型是相关的，应该保留
2. 客人群体类型是重要的，应该保留
3. 客人入住的房间、套房或工作室类型是无关的（所有酒店基本上都有相同的房间）
4. 提交评论的设备是无关的
5. 评论者入住的晚数*可能*相关，如果您认为更长的入住时间意味着他们更喜欢酒店，但这有点牵强，可能无关

总之，**保留两类标签，删除其他标签**。

首先，您不想在标签格式更好之前统计它们，因此需要移除方括号和引号。您可以通过多种方式完成此操作，但您需要最快的方法，因为处理大量数据可能需要很长时间。幸运的是，pandas 提供了一种简单的方法来完成这些步骤。

```Python
# Remove opening and closing brackets
df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
# remove all quotes too
df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)

每个标签变成类似于：商务旅行, 独自旅行者, 单人房, 住了5晚, 从移动设备提交。

接下来我们发现一个问题。一些评论（或行）有5列，一些有3列，一些有6列。这是数据集创建方式的结果，很难修复。您希望统计每个短语的频率，但它们在每条评论中的顺序不同，因此统计可能会出错，某些酒店可能没有被分配到它应得的标签。

相反，您可以利用不同的顺序，因为每个标签是多词的，但也用逗号分隔！最简单的方法是创建6个临时列，将每个标签插入到对应顺序的列中。然后，您可以将这6列合并为一个大列，并对结果列运行 value_counts() 方法。打印出来后，您会看到有2428个唯一标签。以下是一个小样本：

标签	计数
休闲旅行	417778
从移动设备提交	307640
夫妻	252294
住了1晚	193645
住了2晚	133937
独自旅行者	108545
住了3晚	95821
商务旅行	82939
团体	65392
带小孩的家庭	61015
住了4晚	47817
双人房	35207
标准双人房	32248
高级双人房	31393
带大孩的家庭	26349
豪华双人房	24823
双人或双床房	22393
住了5晚	20845
标准双人或双床房	17483
经典双人房	16989
高级双人或双床房	13570
2间房	12393

一些常见标签如 从移动设备提交 对我们没有用，因此在统计短语出现次数之前删除它们可能是明智的，但由于这是一个非常快速的操作，您可以将它们保留并忽略它们。

删除入住时长标签

删除这些标签是第一步，这稍微减少了需要考虑的标签总数。注意，您并没有从数据集中删除它们，只是选择不将它们作为评论数据集中需要统计/保留的值。

入住时长	计数
住了1晚	193645
住了2晚	133937
住了3晚	95821
住了4晚	47817
住了5晚	20845
住了6晚	9776
住了7晚	7399
住了8晚	2502
住了9晚	1293
...	...

房间、套房、工作室、公寓等类型种类繁多。它们的意义大致相同，对您来说并不重要，因此从考虑中删除它们。

房间类型	计数
双人房	35207
标准双人房	32248
高级双人房	31393
豪华双人房	24823
双人或双床房	22393
标准双人或双床房	17483
经典双人房	16989
高级双人或双床房	13570

最后，令人欣喜的是（因为几乎不需要处理），您将剩下以下有用的标签：

标签	计数
休闲旅行	417778
夫妻	252294
独自旅行者	108545
商务旅行	82939
团体（与朋友旅行者合并）	67535
带小孩的家庭	61015
带大孩的家庭	26349
带宠物	1405

您可以认为 与朋友旅行者 与 团体 基本相同，将两者合并是合理的，如上所示。识别正确标签的代码在 Tags notebook 中。

最后一步是为每个这些标签创建新列。然后，对于每条评论行，如果 Tag 列与新列之一匹配，则添加1，否则添加0。最终结果将是一个统计数据，显示有多少评论者选择了这家酒店（总体上）用于商务、休闲或带宠物入住，这在推荐酒店时是有用的信息。

# Process the Tags into new columns
# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
# Family with young children, Family with older children, With a pet
df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)

保存文件

最后，将当前数据集保存为一个新名称。

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)

# Saving new data file with calculated columns
print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)

情感分析操作

在最后一部分中，您将对评论列应用情感分析，并将结果保存到数据集中。

练习：加载并保存筛选后的数据

注意，现在您加载的是上一部分保存的筛选后的数据集，而不是原始数据集。

import time
import pandas as pd
import nltk as nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')

# Load the filtered hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')

# You code will be added here


# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)

删除停用词

如果您对负面和正面评论列运行情感分析，可能需要很长时间。在一台性能强劲的测试笔记本电脑上测试时，根据使用的情感分析库不同，耗时为12到14分钟。这是一个（相对）较长的时间，因此值得研究是否可以加快速度。

删除停用词（即不会改变句子情感的常见英语单词）是第一步。通过删除它们，情感分析应该会运行得更快，但不会降低准确性（因为停用词不会影响情感，但会减慢分析速度）。

最长的负面评论有395个单词，但删除停用词后仅剩195个单词。

删除停用词也是一个快速操作，在测试设备上，从2个评论列中删除515,000行的停用词耗时3.3秒。根据您的设备CPU速度、内存、是否有SSD以及其他一些因素，这个时间可能略长或略短。操作相对较短，这意味着如果它能提高情感分析速度，那么值得一试。

from nltk.corpus import stopwords

# Load the hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")

# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
start = time.time()
cache = set(stopwords.words("english"))
def remove_stopwords(review):
    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
    return text

# Remove the stop words from both columns
df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)

执行情感分析

现在，您应该计算负面和正面评论列的情感分析，并将结果存储在2个新列中。情感分析的测试是将其与同一评论的评论者评分进行比较。例如，如果情感分析认为负面评论的情感为1（极其正面的情感），正面评论的情感也为1，但评论者给酒店的评分是最低分，那么要么评论文本与评分不匹配，要么情感分析器无法正确识别情感。您应该预期某些情感评分完全错误，这通常是可以解释的，例如评论可能极具讽刺意味，“当然，我喜欢住在没有暖气的房间里”，情感分析器可能认为这是正面情感，但人类阅读时会知道这是讽刺。 NLTK 提供了不同的情感分析器供学习使用，您可以替换它们并查看情感分析的准确性是否有所不同。这里使用的是 VADER 情感分析。

Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: 一种简洁的基于规则的社交媒体文本情感分析模型。第八届国际博客与社交媒体会议 (ICWSM-14)。美国密歇根州安娜堡，2014年6月。

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
# 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.

# There are 3 possibilities of input for a review:
# It could be "No Negative", in which case, return 0
# It could be "No Positive", in which case, return 0
# It could be a review, in which case calculate the sentiment
def calc_sentiment(review):    
    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
        return 0
    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    

在程序中，当您准备计算情感时，可以将其应用到每条评论，如下所示：

# Add a negative sentiment and positive sentiment column
print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
start = time.time()
df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
end = time.time()
print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")

在我的电脑上大约需要 120 秒，但每台电脑的运行时间会有所不同。如果您想打印结果并查看情感是否与评论匹配：

df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])

在挑战中使用文件之前，最后要做的事情就是保存它！您还应该考虑重新排列所有新列，使其更易于操作（对人类来说，这只是一个外观上的调整）。

# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
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)

print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)

您应该运行 分析笔记本 的完整代码（在运行 过滤笔记本 生成 Hotel_Reviews_Filtered.csv 文件之后）。

回顾一下，步骤如下：

1. 原始数据集文件 Hotel_Reviews.csv 在上一课中通过 探索笔记本 进行了探索。
2. Hotel_Reviews.csv 通过 过滤笔记本 过滤，生成 Hotel_Reviews_Filtered.csv。
3. Hotel_Reviews_Filtered.csv 通过 情感分析笔记本 处理，生成 Hotel_Reviews_NLP.csv。
4. 在下面的 NLP 挑战中使用 Hotel_Reviews_NLP.csv。

结论

在开始时，您有一个包含列和数据的数据集，但并非所有数据都可以验证或使用。您已经探索了数据，过滤掉了不需要的部分，将标签转换为有用的内容，计算了自己的平均值，添加了一些情感列，并希望学到了一些关于处理自然文本的有趣知识。

课后测验

挑战

现在您已经对数据集进行了情感分析，试着使用您在本课程中学到的策略（例如聚类）来确定情感的模式。

复习与自学

学习 这个模块，了解更多内容并使用不同的工具探索文本中的情感。

作业

尝试一个不同的数据集

---

免责声明：
本文档使用AI翻译服务Co-op Translator进行翻译。尽管我们努力确保准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原始语言的文档作为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。对于因使用本翻译而引起的任何误解或误读，我们概不负责。