TOOL1_FINAL_PROJECT

TOOL1_FINAL_PROJECT 读我一下： 艾莉森·卡恩（Alison Kahn）吉娜·麦克法兰（GarFarland）保罗·奥利里（Paul O'Leary） 给定AirBnB列表上的开放文本评论和常规数字评分，我们可以使用NLP来预测六个类别（准确性，位置，沟通，签到，清洁度和价值）中的每个类别的评分，还是结果表明存在偏差对较高或较低的分类评分？ 在本项目概述的三种方法中，哪种方法得出的结果最准确，为什么？ 数据是从data.world获取的： ://data.world/bjblock/airbnb-chicago 由于该项目的文本翻译和处理要求，我们团队的每个成员都创建了自己的Jupyter笔记本。 它们的名称如下： 卡恩（Kahn）：麦克法兰（McFarland）：奥莱里（O'Leary）：