详细代码请订阅专栏:2024 年中国高校大数据挑战赛 C题：用户对博物馆评论的情感分析 思路+python代码-CSDN博客

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。 

1. 文本预处理：

   • 清理文本数据，去除停用词、标点符号等。
   • 进行词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）等文本标准化操作。

2. 特征提取：

   • 将文本数据转化为机器学习模型可以理解的特征。常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）或词嵌入（Word Embeddings）。

3. 情感标签标注：

   • 对训练集的评论进行情感标签标注，例如正面、中立、负面。

4. 模型选择和训练：

   • 选择合适的机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度学习模型等。
   • 使用训练集对模型进行训练。

5. 模型评估：