NLP在旅游情感分析的应用？

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

                                   

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。

在国外提出情感分析的概念是指意见挖掘。在国外提出情感分析的概念是指通过自然语言处理、文本挖掘、计算机语言学等技术手段，对文本中的情感信息进行分析和判断，以了解文本作者的情感倾向和态度。情感分析技术最初是应用于英语等欧美语言的研究中，后来随着中文信息处理技术的发展，也被广泛应用于中文文本分析领域。

豆瓣网文本评论的情感分析论文多。因为豆瓣网是一个内容丰富的文化社区，用户在这里可以发表对**、书籍、音乐等内容的评论和评分，这些评论数据对情感分析研究来说是非常有价值的。在学术界和工业界，已经有很多研究者和公司使用豆瓣网的评论数据进行情感分析研究和应用开发。这些研究涵盖了各种情感分析算法和技术，如基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分析、基于深度学习的情感分析等。同时，也有很多论文对豆瓣网评论数据进行了情感分析，这些论文主要关注情感分析算法的优化和应用场景的拓展。

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。

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课程地址: https://classcourseraorg/nlp/lecture/31

情感分析 （Sentiment analysis）又可以叫做

意见抽取 （Opinion extraction）

意见挖掘 （Opinion mining）

情感挖掘 （Sentiment mining）

主观分析 （Subjectivity analysis）等等。

引用的论文：

Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan 2002 Thumbs up Sentiment Classification using Machine Learning Techniques EMNLP-2002, 79—86

Bo Pang and Lillian Lee 2004 A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts ACL, 271-278

另外需注意，Binarized (Boolean feature) Multinomial Naïve Bayes不同于Multivariate Bernoulli Naïve Bayes，MBNB在文本情感分析上的效果并不好。另外课中也提到可以用交叉验证的方式进行训练验证。

下面罗列了一些比较流行的词典：

当我们拿到一个词我们如何判断他在每个类别中出现的概率呢？以IMDB影评为例

但是！我们不能用单纯的原始计数（raw counts）方法来进行打分，如下图

可以看出，这些否定词同样可以作为单词极性的一个判断依据。

具体步骤为：

联合概率 / 独立的两个概率乘积

之后我们可以看一下统计结果，分别来自于用户好评和差评的统计：

可以看到极性划分的还不错

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