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基于Keras-BERT的谭松波酒店评论文本分类（情感分析）-附件资源

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简介：
本研究利用Keras框架结合BERT模型进行深度学习训练，旨在对谭松波酒店的顾客评论数据进行情感分析与自动分类。通过该方法可以准确识别客户反馈的情感倾向，为酒店管理提供决策依据。 使用keras-bert实现谭松波酒店评论文本分类（情感分析）。

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  • 基于Keras-BERT的谭松波酒店评论文本分类(情感分析)-附件资源
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    本研究采用Keras-BERT模型对谭松波酒店的评论进行情感分析与文本分类，旨在通过深度学习技术准确识别顾客反馈的情感倾向和关键议题。 使用keras-bert实现谭松波酒店评论的文本分类（情感分析）。
     
  • 基于Keras-BERT的谭松波酒店评论文本分类（情感分析）-附件资源
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    本研究利用Keras框架结合BERT模型进行深度学习训练，旨在对谭松波酒店的顾客评论数据进行情感分析与自动分类。通过该方法可以准确识别客户反馈的情感倾向，为酒店管理提供决策依据。 使用keras-bert实现谭松波酒店评论文本分类（情感分析）。
     
  • 酒店评论情感分析资源.zip
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    本资源包含对多家酒店的评论数据集，用于训练和评估文本情感分析模型。涵盖顾客对酒店服务、设施及环境等方面的评价，旨在帮助使用者了解并改善客户体验。 拥有8000多条酒店评论文本及词向量模型的数据集。
     
  • 谭松波整理的情感分析酒店评论去重数据，适用于pandas直接读取
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    这是一份由谭松波整理的情感分析酒店评论去重数据集，包含清洗和处理过的酒店评价信息，便于使用Pandas进行数据分析与挖掘。 去重后的非平衡酒店评论情感语料分为两个文件：负面评价（neg）共1172条，正面评价（pos）共5358条。数据按照id、text和label进行划分，可以直接使用pandas读取。
     
  • 酒店评论的情感分析预测
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    本项目旨在通过情感分析技术评估顾客对酒店服务和设施的满意度，利用自然语言处理方法从大量评论中提取关键信息并预测潜在客户的选择倾向。 语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。为了方便起见，将这些数据整理成一个子集：ChnSentiCorp-Htl-ba-4000，这是一个平衡的语料库，其中正负类各包含2000篇文档。
     
  • 中文情感分类的酒店评论语料库
    优质
    该中文情感分类的酒店评论语料库收录了大量针对中国境内酒店的顾客评价，旨在通过分析这些数据来研究和开发基于文本的情感分析模型。 我们有7000多条酒店评论数据，其中包括5000多条正向评论和2000多条负向评论。每个数据记录包含两个字段：Label（标签）表示情感倾向，1代表正面评价，0代表负面评价；Review（评论内容）则是具体的用户反馈信息。数据格式为 label,review。
     
  • 基于机器学习的酒店评论情感分析
    优质
    本研究采用机器学习技术对酒店评论进行情感分析，旨在通过算法自动识别和分类顾客意见中的正面、负面及中性情绪，帮助酒店管理者快速了解客户需求与期望。 酒店评论文本情感分析（机器学习）：这项任务旨在通过运用机器学习技术来评估顾客对酒店的评价，并据此判断这些评论的情感倾向。这种方法可以帮助酒店管理者更好地理解客户反馈，从而改进服务质量或营销策略。
     
  • 基于Python的商品评论情感分析-附件资源
    优质
    本资源提供了一套使用Python进行商品评论情感分析的方法和代码示例。通过自然语言处理技术对用户评论数据进行情感分类，助力商家快速了解消费者反馈情绪。附带的数据集与模型实现让学习过程更加直观便捷。 用Python进行数据商品情感分析（基于商品评论的数据）。
     
  • ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料
    优质
    ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料是一份包含大量中国酒店客户评价的数据集，专门用于训练和评估自然语言处理模型在识别和分类文本情感方面的能力。该数据集对于理解顾客满意度及进行市场趋势分析具有重要价值。 谭松波收集并整理了一个包含10000篇评论的酒店评价语料库。这些数据是从携程网站自动采集而来，并经过细致处理形成最终版本。为了便于研究，该语料被划分为四个子集：1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 包含正负两类各1000篇的平衡语料；2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 正负类各2000篇，同样为平衡语料；3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 包含正负两类各3000篇的平衡语料；4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 正类有7000篇，构成非平衡语料。