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Trip Advisor酒店点评数据集。

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简介：
通过对Tripadvisor平台的酒店评论进行分析，我们成功地获得了包含两万条酒店评价的数据集，该数据集以CSV格式存储，命名为tripadvisor_hotel_reviews.csv。

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  • TripAdvisor酒店评论数据集
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    这是一个包含大量用户在TripAdvisor网站上对全球各地酒店进行评价的数据集合，可用于分析旅客偏好及酒店服务质量。 从Tripadvisor提取了2万条酒店点评，并保存在名为tripadvisor_hotel_reviews.csv的文件中。
     
  • 酒店评论的数据集合
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    本数据集汇集了大量用户对酒店的各项评价与反馈，涵盖位置、服务、设施等多个方面，旨在为酒店改进服务质量及旅游者选择住宿提供参考。 该资料包含酒店的网上评论数据集，分为正向和负向两个部分，各2000篇。
     
  • 酒店与外卖评论数据集
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    本数据集包含酒店及外卖服务的用户评价文本，涵盖顾客对产品、服务质量等多方面的反馈意见。适合用于自然语言处理和情感分析研究。 我们有一个包含7000多条酒店评论的数据集以及一个包含11000多条外卖评论的数据集，这些数据都已经标注了正负标签。
     
  • 酒店评论与列表数据集
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    该数据集包含详尽的酒店评论和评分信息，旨在帮助用户了解全球各地酒店的服务质量及设施情况。适用于旅游推荐系统和自然语言处理研究。 评论为酒店提供了大量有用的信息。这些数据可以用于多种自然语言处理（NLP）项目，如推荐系统、情绪分析、同类酒店的图谱构建以及基于评论对酒店进行细分等应用。该数据集涵盖了25个城市的酒店列表和相关评论。 以下是包含具体城市信息的数据文件： - 奥斯汀 - 巴厘岛 - 曼谷 - 巴塞罗那 - 孟买（又称 Bombay） - 芝加哥 - 迪拜 - 香港 - 伊斯坦布尔 - 伦敦 - 迈阿密 - 米兰 - 纽约市 - 大阪 - 巴黎 - 普吉岛 - 布拉格 - 罗马 - 旧金山 - 圣托里尼
     
  • 酒店评论数据集-UTF-8,10000条
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    本数据集包含10000条评论，旨在提供酒店业反馈分析所需的信息资源。每条评论皆以UTF-8格式编码，便于全球用户访问和利用。 现在网上大部分关于谭松波老师的评论语料资源的编码方式都是gb2312。本资源除了采用原始编码格式外，还提供了UTF-8编码格式。此外，该资源将所有语料分为pos.txt和neg.txt两个文件，每个文件中的每一行代表一个单独的txt文件，即一篇评论。
     
  • 中文情感型酒店评论数据集
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    本数据集包含大量中文情感型酒店评论，旨在为研究者和开发者提供一个分析用户对酒店服务及体验评价的资源库。 共有22000条酒店评论情感分析语料，包括积极评价的语料和消极评价的语料。
     
  • 酒店数据集.zip
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    《酒店数据集》包含各类酒店相关的信息资料，如客房预订情况、客户评价、房价变动等，旨在为研究和分析提供详实的数据支持。 在当今数字化的时代，数据已经成为各行各业的重要资源，在旅游业中尤为重要。数据分析与处理对于提升服务质量、优化客户体验具有至关重要的作用。本段落将详细介绍“酒店信息数据集”，这是一个专为自然语言处理（NLP）设计的数据集，其中包含了丰富的酒店相关信息，为研究者和从业人员提供了宝贵的素材。 我们要理解的是hotels.csv文件的核心内容。这个CSV文件通常包含结构化的表格数据，每一行代表一个独立的酒店记录，而每一列则对应酒店的不同属性。例如： 1. **酒店ID**：用于唯一标识每个酒店。 2. **酒店名称**：帮助识别和搜索特定的酒店。 3. **地理位置**：包括经纬度坐标，便于定位具体位置。 4. **城市**：显示了酒店所在的城市名，有助于了解分布情况。 5. **评分**：用户对服务的整体评价，反映服务质量水平。 6. **评论数量**：反映了用户的反馈量和受欢迎程度。 7. **评论文本**：包含了大量的非结构化信息，是进行情感分析、主题建模的重要内容。 ignore.txt文件可能是数据集的一部分，但通常不包含关键信息或用于记录某些被排除在外的数据。在实际分析时，我们通常会忽略这个文件。 对于自然语言处理来说，hotels.csv中的评论文本尤为关键。这些评论可以用来： 1. **情感分析**：通过量化积极、消极和中性情绪来评估酒店的总体满意度。 2. **主题建模**：挖掘主要话题如房间质量和服务态度等，帮助了解自身优势与改进之处。 3. **关键词提取**：找出频繁出现的词汇以识别用户关注的问题热点。 4. **实体识别**：从评论中识别地点、人物和时间信息，增强数据分析深度。 5. **情感极性转移**：通过训练模型将负面评价转化为建设性的建议，提升客户满意度。 进行这些NLP任务时需要使用到各种工具和技术。例如Python的Pandas库处理CSV数据，NLTK或Spacy用于文本预处理工作；Gensim或TensorFlow可以用来执行主题建模和深度学习任务等。同时，还需要对原始数据进行清洗、预处理及特征工程步骤，包括去除停用词、词干提取以及将词汇转换为向量形式。 “酒店信息数据集”提供了一个实践NLP技术的理想平台，无论是学术研究还是商业应用都能从中挖掘出有价值的信息以提升运营效率和服务品质。通过深入分析该数据集，我们可以更好地理解客户需求并推动旅游业的智能化发展。
     
  • 7000余条酒店评论的数据集合.rar
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    本数据集包含超过7000条针对各类酒店的真实客户评价，涵盖多个维度如服务质量、房间设施及地理位置等，为研究和分析提供详实资料。 自然语言处理数据集包含7000条酒店评论，其中5000多条评论是正面评价，2000多条评论为负面评价。这些数据来源于携程网，并用于情感/观点分析及倾向性研究。
     
  • 包含两万条评论的酒店数据集
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    本数据集收录了超过两万条关于酒店的评论，旨在通过分析顾客反馈来评估和改善酒店服务质量。 适合数据分析初学者进行简单的文本分类训练和文本情感分析。
     
  • 酒店评论分析数据.zip
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    本资料包包含一系列关于酒店评论的数据集与分析报告，旨在帮助用户深入了解顾客反馈，优化服务质量。 在上一篇课程设计报告的基础上继续实现代码。本次配置的环境为Python 3.7，并且需要使用jieba库、wordcloud及mxlend等工具。首先利用包含2000条已标注正负评论语料库训练一个SVM模型，然后用该模型对爬取到的新酒店评论（new_comment）进行分类（seperate）。接着分别针对不同类别的酒店评论执行LDA主题聚类分析，并最终完成关联性分析。