2024 年中国高校大数据挑战赛赛题 C：用户对博物馆评论的情感分析完整思路以及源代码分享
博物馆是公共文化服务体系的重要组成部分。国家文物局发布， 2021 年我国新增备案博物馆 395 家，备案博物馆总数达 6183 家，排 名全球前列；5605 家博物馆实现免费开放，占比达 90%以上；全国 博物馆举办展览 3.6 万个，教育活动 32.3 万场；虽受疫情影响，全国 博物馆仍接待观众 7.79 亿人次。 但在总体繁荣业态下，一些地方博物馆仍存在千馆一面、公共文 化服务供给同质化的尴尬局面，在发展定位、体系布局、功能发挥等 方面尚需完善提升。这给博物馆基于自身特色进一步迈向真正的公共 性提出了新课题，也即坚持守正创新，坚持直面公众和社会的公共文 化服务的创造性转化、创新性发展。 为了提升博物馆公共服务水平，课题组收集大众点评平台上用户 对南京市朝天宫、瞻园、甘熙宅第、江宁织造博物馆和六朝博物馆五 个博物馆的点评数据，数据字段主要包括：用户编号、评论内容、评 论时间等。 现需要根据用户对五个博物馆的评论内容，分析以下问题：
问题 1：针对每位用户的评论，建立情感判别模型，判断评论内 容的情感正反方向，输出评论内容的情感方向为正面、中立、负面， 并统计每个博物馆历史评论各个方向情感的比例分布情况。（完整代码与结果见文末附件！）
文本预处理是情感分析的关键步骤，直接关系到后续分析的准确性。因此，我们将采用以下多步骤策略进行深度预处理：
- 数据清洗：去除重复、缺失或格式错误的评论，确保每条数据的有效性。移除评论中的HTML标签、特殊字符等无关信息。
- 中文分词：使用jieba等中文分词工具，将连续的评论文本切分为有意义的词汇单元。根据博物馆领域的专业词汇库，优化分词结果，确保专业术语的准确性。
- 停用词处理：构建停用词列表，包括常见的无意义词汇、虚词等。去除评论中的停用词，减少噪声干扰，凸显关键信息。
- 词性标注与筛选：对分词后的结果进行词性标注，识别出名词、动词、形容词等关键词性。根据情感分析的需要，筛选保留对情感倾向判断有帮助的词性。
- 去除标点符号：移除评论中的标点符号，避免其对情感分析造成干扰。
- 文本标准化：处理缩写、俚语等，确保文本的一致性和可分析性。
利用业界领先的NLTK库中的VADER情感分析器，对每一条评论数据进行深度的情感挖掘。VADER情感分析器凭借其独特的算法和大量的训练数据，能够精准捕捉文本中微妙的情感变化。通过这一先进工具的运用，我们得以将每一条评论细分为正面、中立和负面三种情感倾向，确保情感分类的准确性和可靠性。
结果
问题 2：综合考虑评论内容中情感词、程度副词、否定词、标点 符合等等影响情感方向的指标，建立情感得分评价模型，得到每位用 户评论的情感得分，并基于得分对五个博物馆进行客观排名。（完整代码与结果见文末附件！）
1. 情感得分评价模型建立：
文本预处理： 对评论内容进行分词、去除停用词、标点符号等预处理操作。
情感词、程度副词、否定词处理： 使用情感词典、程度副词、否定词等词汇进行情感分析，给出每个词的情感权重。
情感得分计算： 根据情感词、程度副词、否定词等的权重，计算每个评论的情感得分。可以使用加权平均等方式计算得分。
2. 客观排名：
情感得分汇总： 统计每个博物馆的所有评论的情感得分，并计算平均得分。
博物馆客观排名： 根据博物馆的平均情感得分，对博物馆进行客观排名，得分高者排名靠前。
平均情感得分计算: 对于每个博物馆，计算其所有评论的平均情感得分。这可以用以下公式表示：
问题 3：针对每位用户评论的内容，可通过事件抽取或实体抽取 算法，从评论内容中抽取影响用户情感的关键事件或因素，如某用户 评论“非常不错！环境高大上！好多是最近房地产开发盖新房子时新 挖出来的，不错“，可得知该评论为正面情感，影响其正面评价的是” 房地产开发盖新房子时新挖的“、”环境高大上“两个因素。基于上 述抽取的关键事件或影响因素，综合分析得到影响用户对五个博物馆 情感的影响因素。（完整代码与结果见文末附件！）
事件抽取或实体抽取： 使用自然语言处理技术，如命名实体识别（NER）或事件抽取，从评论内容中提取出与博物馆相关的实体或事件。这些实体或事件可能涉及到展览、服务、环境等方面。
情感分析与关键事件关联： 将抽取出的实体或事件与情感分析结果关联起来，分析这些实体或事件对用户情感的影响。可以考虑使用规则匹配、关键词匹配等方法，将评论中提到的实体或事件与情感得分联系起来。
统计分析与主要因素确定： 综合分析抽取的关键事件或因素，统计不同因素出现的频率以及与情感倾向的关联程度。根据分析结果确定影响用户对五个博物馆情感的主要因素。
问题 4：基于上述分析得到的数据结果，为五个博物馆撰写一段 提升公共服务水平的可行性建议，建议要有理有据，且具有一定的可 操作性
完整附件内容：
