人工智能-项目实践-顾客满意度分析-基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP 相关的处理等

[](https://996.icu) #### Customer_satisfaction_Analysis [](https://starchart.cc/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis) ##### 结果整合 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/情感分析图.png"></div> ##### Demo 演示 - [视频演示demo](https://github.com/CarryChang/C-CNN-for-Chinese-Sentiment-Analysis/blob/master/video/demo.mp4) - [详细步骤](https://www.lanqiao.cn/courses/2628) ##### 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实现了在线评论采集和用户满意度分析。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/不一致.png"></div> ##### 主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/流程.png"></div> >1. 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/数据库.png"></div> >2. 搭建了百度地图 POI 查询入口，可以进行自动化的批量查询地理信息。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/地址.png"></div> > 3. 通过高频词可视化展示，归纳出评论主题。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/gaopin1.png"></div> <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/高频2.png"></div> > 4. 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为对应的情感的条数，可以起到纵观当前“环境”主题下的情感趋势，趋势往右代表当前主题评价较好，总共有{“交通”，“价格”，“体验”，“服务”，“特色”，“环境”，“设施”，“餐饮”}的主题，选取“环境”主题进行可视化之后的结果如下图所示。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/lda_topic_select.png"></div> <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/lda_topic_select1.png"></div> <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/主题.png"></div> > 5. 通过POI热力图的方式对在线民宿满意度进行展示。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/poi可视化.png"></div> <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/poi打分.png"></div> > 6. 代码结构如下。 <div align=center><img src="https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis/blob/master/pic/结构1.png"></div> ##### 新版本特性 > 1. 使用 litNLP 深度情感推理 > 2. 增加多进程提高多个 topic 下的文本匹配速度 > 3. Project_Main.py 直接完成细粒度情感极性可视化操作