与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。
随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。
目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。
那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)
以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。
情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。
1 篇章级情感分析
篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。
对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。
例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。
不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。
在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。
2 句子级情感分析
与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。
既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。
但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。
所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。
总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。
句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。
3 属性级情感分析
上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。
为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：
关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。
做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。
具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。
情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。
当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。
但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。
另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-05可能更合适。
基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。
第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。
除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。
最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。
构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。
尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。
我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。
首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1
在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。
第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。
当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。
采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。
除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。
随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：
情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。
关于情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断回答如下：
情感分析,文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。
其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。
在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常采用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。文本相似性任务是指比较两个文本之间的相似度，通常采用词向量模型进行特征提取和相似度计算。
语句推断任务是指给定前提和假设，判断假设是否可以从前提中推出，通常需要进行逻辑推理和语义理解。这些任务都需要进行语句关系判断，对中文自然语言处理具有重要意义。
资料扩展：
情感分析是指通过文本来挖掘人们对于产品、服务、组织、个人、事件等的观点、情感倾向、态度等。情感分析是随着互联网发展而产生的，早期主要用于对网上销售商品的用户评语的分析，
以便判断用户对其所购商品是“喜欢”还是“不喜欢”。后期随着自媒体的流行，情感分析技术更多地用于识别话题发起者、参与者的情感趋向，
从中判断或挖掘话题中的价值，由此来分析相关舆情。情感分析的应用十分广泛，其研究领域涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、人工智能等。
领域依赖是指文本情感分析的模型对某一领域的文本数据非常有效，但是将其应用于其他领域的时候，会使得分类模型的性能严重下降。
酒店 调查报告 模板三篇
我们眼下的社会，我们都不可避免地要接触到报告，报告具有语言陈述性的特点。你知道怎样写报告才能写的好吗以下是我整理的酒店调查报告，欢迎阅读与收藏。
酒店调查报告1
中国最早的一批涉外四星级宾馆之一，在北京地区也是影响巨大的，不论从历史还是资历还是整体势力，在中国酒店业里也算是一个比较知名的航母。在对经济型饭店核心竞争力要素的调查中，持续保持的产品与服务质量受到了各家企业最多的关注，反映了经济型饭店企业经营者的日益成熟，品牌间的竞争已从单纯的产品和技术层面，提升到了支持系统和管理体系的竞争层面上。
一、总体水平
(一)市场供应：根据调查估测，中国住宿业市场上共有现代意义上的经济型饭店连锁品牌50家，已开业饭店数超过600家，已开业房间总数达50000间。目前，中国经济型饭店市场上前十名品牌企业的成立时间都不长，平均年龄为四年，投资方有饭店行业背景的比例为50%左右，扩张模式主要以直营为主，直营店比例为70%，企业间尚未出现重大的品牌收购交易。
(二)分布情况：中国经济型饭店市场的饭店与客房区域分布，突出反映了中国经济型饭店典型的商务特征，经济和土地价格上涨最快的华东地区占领了我国经济型饭店的半壁江山，达60%以上。紧随其后的是华北区和华南区。其中，由于华北的经济型饭店平均体量小于华东区域，因此，华北区饭店比例为16%，而客房比例为12%。受土地和客源供需矛盾的影响，这种区域格局在短期内将进一步延续。
二、产品特征
(一)来源与规模。根据调查数据，在现有各品牌企业直营店改造前的物业中，属于酒店改造的比例为51%，而新建物业为13%，说明了中国经济型饭店的良性发展，对改善原有饭店行业资产质量、盘活国有资产、提升社会资源使用效率所起的重要推动作用。在现有经济型饭店的物业中，89%是通过租赁来取得经营权，既减少了资金成本，又缩短了建设周期，但同时，也可能失去通过持有物业而获得的物业升值的潜在赢利机会。
调查中发现，不同的品牌企业主流店态的主体规模、大堂、餐厅面积差距较大。当然，这种差距不排除由大部分物业为酒店改造而带来的先天性差异，但在客房这一核心产品上差距较小，有较强的趋同性。在众多参与调查的所有企业中，能提供正餐服务的单店比例仅为38%。
(二)服务项目。在调查中发现，公共休息区域、公共卫生间、停车场、中央消防系统、电梯、电视、电话、分体空调、室内卫生间、24小时热水已成为所有经济型饭店都配置的基本设施。在核心需求得到满足的前提下，商务服务和自助服务设施的提供比例较高。但在提供的具体设施设备性能和服务品质上，不同的品牌表现不尽相同。
(三)市场趋势。通过调查经营者对各项选址标准重要性的排列次序表明，目前主流经济型饭店品牌关注的重点是商务型经济型酒店，而对旅游型经济型饭店和社区型经济型饭店的关注度较低，同时，对日益高涨的物业租赁价格也给予了较高的关注。
(四)人员状况。在调查的经济型饭店企业中，单店每间客房的人房比平均值均在05以下，其中，03～04的区间比例最大为54%。说明在劳动生产率的控制上，各品牌企业都给予了极大关注，并保持了一个适度的平衡。从业人员中18%的农民工、10%的城市下岗再就业人员的来源，生动地说明了中国经济型饭店市场对弱势就业人群具有的较强吸纳能力。
由于前述在经济型饭店物业中50%以上为酒店改造，所以对36%的原酒店从业人员的来源也不难理解，同时，也进一步说明中国经济型饭店对饭店资源的整体整合能力。
(五)客源情况。相对于国际上经济型饭店市场50%以上的商务散客来源，中国经济型饭店37%的商务散客的比例还有较大的上升空间。同时，随着国内自助游和休闲市场的升温，休闲度假散客的比例也有望提升。调查中发现，92%以上的经济型饭店市场的客源为国内客人，8%为入境客人，现阶段这样的客源结构给了本土经济型饭店极大的发展机遇。同时调查结果还显示，平均逗留天数为192天。
三。酒店内部岗位
前厅部：
接待订房、散客入住客人，接待团队，办理问询，寄存行李，处理订房，处理投诉。部分酒店将前厅收银也列为正常管理之内。
客房部：
清扫客房、日常报修，预订会议室、安排场地布置，办理入退房手续，预订鲜花，清洗布草等。
餐饮部：
分为中餐、西餐还有特色餐厅如日式餐厅等，合为一个部门，通常是独立管理核算，接订餐宴，会议室预订，场地布置，外卖团体订餐安排等。
娱乐部：
接订生日、婚礼、喜庆卡拉OK包厢预订，散客表演场座安排酒水服务，点歌花篮预订等业务。
保安部：
分为内保外保两种，人员上面没有明显规定，通常轮班制，有时在外面晒太阳，有时在大厅内吹空调，职责就是车辆安排，如遇突发事件紧急处理，监控监视，员工安全安检培训等。
销售部：
销售酒店内可以出租、经营的任何产品，主要与旅行社、公司主要负责人进行联系，有司机。销售部还进行定期酒店营销活动的组织与安排。团队的预订等。
人事部：
负责人员招聘解聘、入职员工培训，与劳动部门协调并定时跟踪酒店一切人事规定是否与劳动法密切挂钩。负责人员晋升，人事考勤等。
酒店调查报告优秀范文酒店调查报告优秀范文财务部：
负责酒店营收支出，还得管理各个营业部门安排的收银员的日常工作。
后勤部：
分为医务室、洗涤部、员工饭堂、医务室员工饭堂。
行政部：
通常为酒店最高决策层部门，负责酒店行政规定、参与人事调动统筹、销售营销方案批阅，行使总经理权力。
工程部：
负责酒店设备设施维修。
采购部：
独立核算的一个部门，与后勤部挂购，又受财务部经济管理，服务于各个营业部门的物品采购。
酒店调查报告2调查人：04级国贸三班
调查地点：长沙市车站北路一家食府
调查时间：
调查感言：
基本情况：它是位于长沙市比较中心的一家食府，地处车站北路黄金地段。由审计署辖的一家前国有宾馆所主管。餐厅处于中等规模，大厅有15张大圆桌，靠窗有7张卡座。另有7个大包厢，最大可容纳20人就餐。整个餐厅可容纳270人就餐。
月营业额在30万左右，服务部23人，制作部34人。财务2名。
据湖南省统计局最新调查显示：省国有、国有联营和国有独资公司共96家，占全部餐饮业企业法人单位的74%，集体、集体联营和股份合作企业96家，占74%，私营企业894家，占692%，港澳台商投资和外商投资企业31家，占24%，其余类型企业175家，占135%。从产业活动单位看，XX年，国有、国有联营和国有独资公司产业活动单位共133家，占全部餐饮业产业活动单位的81%，集体、集体联营和股份合作企业产业活动单位111家，占67%，私营企业产业活动单位940家，占57%，港澳台商投资和外商投资企业产业活动单位61家，占37%，其余类型产业活动单位214家，占130%。餐饮业私营企业法人单位数和产业活动单位数所占比重均在五成以上，分别比全部二、三产业中私营企业所占比重高426、379个百分点，再加上104万户个体户，私营个体经济单位数已占绝对优势，成为二、三产业中私营个体经济最具影响力的行业之一。
该餐饮企业是湖南长沙市一家三星级企业，其成功之处来源与其独特的三大优势：
天时：湖南娱乐业的发展在全国是首屈一指的。在这个大环境下，湖南的餐饮的兴旺发达是有目共赌的。借湖南卫视的东风，带动了湖南一系列产业的发展，例如餐饮，旅游。
地利：长沙交通枢纽中心长沙火车站北，北临一家四星级大酒店，档案馆。南有边防局，邮局，学校。背靠一家三星级宾馆。
人和;周边有三个社区。火车站附近人流相对教大。且有长沙市芙蓉路的一家总店提供技术，经验。
其不足只处有：
卫生方面：餐饮业的卫生是是企业发展的核心问题，如何把卫生做好，提高卫生质量，抓住顾客的胃口的关键。根据调查知道，该餐饮是没有经过严格消毒的，餐具用完后都是人工用洗洁精清洗。完工后用桌布擦洗便了事，根本没有 采取任何的消毒措施。
据 湖南统计局最新调查显示，湖南的餐饮业51% 存在着卫生问题，作为服务行业，这方面的问题是至关重要的，必须引起高度重视的。
前段时间的福寿螺就是因为酒店没有经过严格的高温消毒措施才导致
管理方面：
1、内部任人唯亲，85%是其亲属关系，导致管理不严格;
2、员工内部流动性大，员工79%是工作未满6个月便离职的，缺少员工忠臣度
技术方面：根据西方经济学边际效益递减原理：同样的道理，同样的菜肴在没有任何创新的情况下，吃过多次后，获得满足的程度是会递减的。据调查可知。该企业自XX年开张至今，未有大的创新，大部分是在原有的基础上，改名不该貌，实际上还是同一个菜。湘菜还是传统的秘制乌龟，风味竹香鸭，铁板水晶粉丝。粤菜还是深井烧鹅，卤水拼盘，一品鸡。因此出现顾客关于菜质量不稳定的反映。
经过2个月的调查。感触颇多：
在卫生方面，一定要严格细心，多下苦工夫，采取一系列措施。上顾客吃得满意和放心。并取得相关卫生部门的许可认证
在管理方面，管理人员应招聘贤才，不能任人唯亲。
在技术方面。加大创新力度，学习其它企业的技术，努力改进其不足之处，借鉴他人的优秀之处，不断推出新的菜肴招徕顾客。
还可以举办一系列相关的活动，如推出“特价菜”“特价宴席”等一系列优惠活动，让渡顾客价值，提高顾客回头率。
经过2个月的调查实习，我也学到了很多：
1对顾客一定要热情，要面带微笑，作为服务行业的工作者是不可以把情绪带到工作中来的，工作的饿时候一定要认真
2要处理上级和同事的关系，对待上级不能阿谀奉承，也不能不闻不问，故做清高。一定要把属于自己分内的事情作好。
3做人要勤奋，不可以偷懒。俗语：天道酬勤。只要你付出了，认真的去做了，你的上司是会知道的。机遇是给有准备的人。
做人要养成良好的习惯，无论是在工作中，，还是在生活，学习中。都要刻苦努力。
优秀是一种、习惯，在工作中，就要养成微笑和勤奋的习惯，在学习中，养成认真和努力的习惯。当这一切都成为了一中习惯，那么你的成功也不远了
社会是一个很好的锻炼的舞台，在这里你可以学到很多在校园里学不到的东西
当然我要学的还有很多，我会继续努力的。
酒店调查报告3我在酒店的这段日子，我一直在思考这样一个问题。究竟什么是酒店经营成功的关键呢通过向我的上次和同事的请教，和我查阅资料后，我总结出有一下几点：
1。绿色酒店:
崇尚自然，保护环境，已经越来越受到人们的关注。而随着我国对环保工作的重视，绿色饭店"就成了可持续发展的必然选择。而创绿活动对饭店自身来说，在以成本控制为核心的基础上，能使管理水准有了一个新的提高，经营理念有了质的飞跃，同时提高酒店的公众形象和知名度，标志着饭店的档次和品位。
虽然有部分饭店是以接待商务、会议等客人为主，对旅游业的依赖并不十分明显，但总的来说，饭店业的发展是离不开旅游业的发展的，而旅游业的发展离不开环境的保护，同时饭店业也为旅游业提供支撑。饭店对旅游业的支撑作用表现在两个方面：一是饭店为旅游业提供了必要的基础设施，满足旅游者住宿、餐饮等的基本需要;二是为旅游业的发展而维持和改进环境质量，满足旅游者观赏、休闲、娱乐的需要。从目前的发展看，饭店业对旅游业的支撑在第一个层面上表现得比较明显，而在第二个层面的支撑上则不够有力，有许多饭店不但没有起支撑作用，反而由于建设和经营造成景区环境污染，使景区风景质量骤降。而环境的破坏，最终也是对破坏饭店业自身的破坏!所以，我们呼唤保护环境，不仅是呼唤意识的觉醒，更是呼唤坚实的行动。
2。服务质量
对于酒店等服务行业来讲，服务质量无疑是企业的核心竞争力之一，是企业的生命线。高水平的服务质量不仅能够为顾客留下深刻的印象，为其再次光临打下基础。而且能够使顾客倍感尊荣，为企业树立良好的品牌和形象。在开元我们看到，酒店领导十分重视服务质量的提高，即使对于我们短期实习生，也必须经过严格的礼仪培训后才能上岗。对老员工进行跟踪培训和指导，不断提高和改善他们的业务素质和水平。部门经理和主管经常对我们说：”你的一举一动都代表了我们开元，你的形象就是我们开元的形象”。”客人永远不会错，错的只会是我们。只有真诚的服务，才会换来客人的微笑。”
3。酒店文化
饭店里无所不在的是服务文化、礼仪文化、地域文化、饮食文化、解困文化等等，在饭店里所有的工作人员都是主人，所有的宾客来到饭店都会对饭店和饭店人产生或多或少的依赖，除了在接受服务的过程中接收文化或知识，他们还在遇到困难时向饭店人寻求帮助。因此，我们可以说，饭店是一个到处充斥着文化和知识的场所。于是，在这里工作的人们必须更有知识、文化和涵养。宾客在品尝一道菜式，而耳边是服务员**用甜美的声音介绍有关菜式的知识，
包括起源、流传、特色、新意等等，不仅更增添了品菜的乐趣，也让客人接收到一些新的知识和信息，让他们从另一个层面上觉得不虚此行。
在饭店的任何一个角落都是彬彬有礼的服务人员，规范的操作、职业的微笑、谦恭的神态，让客人无时无刻不受着礼仪文化的熏陶。处于社会中的个人永远都在受着周边人的影响，所谓人以群分，礼仪文化不仅使饭店人素质提高，也在有益地影响着客人，提升着整个社会的素质与涵养。新到一处，客人落脚饭店，总是迫不及待地想要多了解当地的地域文化、风土人情、景观特色。饭店人对此都应非常熟悉，饭店只是一个单体的建筑，只有在地域的大背景下，他才有了厚重的底蕴，有了文化的背景。对于外地客人而言，他们来到这里或者为了这个地方的景观特色，或者为了商务办公，基本上不会冲着一个单独的住宿环境而来。因此饭店需要有一种功能，能够凭借地主的身份为客人提供尽可能多的方便。比如介绍当地的旅游资源，比如在当地进行商务办公的路径指点。这样，饭店才真正成为地方与外界沟通的一扇窗。还有一种称之为“解困文化”，也就是帮助客人解决难题的知识提供能力，金钥匙文化就是典型，满意加惊喜，完成不可能完成的任务。
尊敬的先生/女士：
您好，首先很感谢您参与此次问卷调查为了更全面地了解酒店员工对酒店在工作的发展、薪资福利及工作环境等各方面的满意程度，本问卷采取匿名填写方式，问卷结果只用于论文研究，所以您可以放心做答，并请按实际情况作答，否则将有可能影响调查结果的准确性。谢谢您的参与
您的性别
男
女
您的年龄
18-25
26-30
31-40
41-45
46以上
文化程度
初中及以下
大专/高中
本科
硕士及以上
是否实习生
是
否
所在的部门
前厅部
餐饮部
客房部
康乐部
市场销售部
人力资源部
其他部
您希望在你的工资中，基本工资，绩效工资各占的比例？
基本工资70% ，绩效工资30%
基本工资60%，绩效工资20%
基本工资50%，绩效工资50%
其他
对工作是否有热情
有
没有
您认为员工离职的原因是什么
本岗位没有前途，没有升职机会
工资太低，福利差
人际关系不好
上级不够关心员工
其他原因
对于您，选择工作最看重的是什么？
人际关系
环境氛围
晋升空间
工资待遇
其他
您会愿意参加酒店的哪种培训
英语
专业技能
爱好兴趣
个人素质
其他
您对酒店的整体满意程度
很满意
基本满意
一般
不满意
初次之外，您还对酒店有什么意见？
顾客对酒店的情感需求十分纷繁复杂，不同的顾客对酒店有着不同的情感需求。“用‘心’为客人服务”或许可以作为感情服务的定义。这里包括三个层次的含义：
第一，在对客服务过程中，要突出感情的投入，倡导“把客人当朋友、当亲人、当成远道而来的贵宾”（注意：千万别提“把客人当上帝”，因为那种提法是不科学的）。使客人生活在饭店里真比在家还要温馨。
第二，要突出“想客人之所想，急客人之所急”这一服务准则，时时事事处处给客人提供方便，使客人足不出门就可以解决各种问题。而每一种问题的解决又都充满了人情、友善和欢快。在解决问题的过程中使客人得到高档次的精神享受。
第三，要突出对客服务的“深度和广度”，也就是说，“客人想到了，我们替客人做到；客人没想到的，我们要替客人想到而且做到。”
情感化服务——联系联络客人的纽带
为了树立品牌意识，提高服务水平，最近湘潭宾馆在全体员工中大力推行情感服务，情感服务注重“真诚”二字，不把客人当“上帝”敬而远之，而把客人当“亲人”亲而近之，用心进一步深入，在细腻的深层次的服务上下功夫，让客人有一种“家”的感觉。
商务中心是为客人提供打字、复印、传真等商务服务的场所，它的特殊性和及时性注定了商务工作人员要有强烈的责任感。一天晚上10点多钟，一位客人匆匆来到商务中心要打印，眼看就要下班了，而客人的试卷在第二天早晨9点钟就要急着用，怎么办？客人的需要就是命令，工作人员二话没说，接过试卷稿就打，由于试卷份数很多，一直工作到凌晨6点还未打印好，因为一通宵工作，这位**感冒了喉咙嘶哑，实在是坚持不下去，才打CALL机给另一位工作人员，叫她赶快过来加班，另一位工作人员收到CALL机后马上赶到宾馆，接着她的工作继续做，终于在9点之前将试卷打印完，客人非常感动地说：“幸亏你们连夜加班，不然就会耽误了我们这次重要的考试！”
还有一次，一位女客人在公用电话亭打电话，正在工作的服务员隐约听出客人的声音中带有鼻音，立即想到客人是不是生病了？当客人出来结账时，服务员关切地说：“**，您是不是生病了？我们宾馆有医务室，请问您是哪个房间的，我马上通知医生来给您治疗，好吗？”客人脸上露出惊讶的表情，忙说：“我是128房的，麻烦你了。”后来，这位顾客离开时还特意来商务中心向这位服务员告别，并再三道谢。
作为一名服务员，不仅要有丰富的知识，娴熟的技能，还要有一刻真挚的“爱心”。只要你把客人当作你的父母，当作你的兄弟姐妹来看待，设身处地地为他们着想，尽量满足他们一切合理要求，就能使酒店的服务产生无穷的魅力，服务质量和情感注入，是商务中心服务员的服务标准，每一名服务员都要用自己的个性化服务来展现自己，用真诚的情感服务来赢得顾客。
情感分析（Sentiment analysis，SA），又称倾向性分析、意见抽取（Opinion extraction）、意见挖掘（Opinion mining）、情感挖掘（Sentiment mining）、主观分析（Subjectivity analysis）
情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程
情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）
文本情感分析的应用非常广泛，如网络舆情风险分析，信息预测等。如通过Twitter用户情感预测股票走势，**票房、选举结果等，均是将公众情绪与社会事件对比，发现一致性，并用于预测
首先安装SnowNLP中文情感分析库：
SnowNLP（Simplified Chinese Text Processing），是一个python语言编写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其开发受到了TextBlob的启发
In [1]:
数据载入
In [2]:
Out[2]:
数据预处理
In [3]:
In [4]:
Out[4]:
In [7]:
Out[7]:
将所有数据打分
In [9]:
Out[9]:
将分数合并会原表格
In [11]:
Out[11]:
计算指标
In [12]:
Out[12]:
In [13]:
Out[13]:
In [14]:
Out[14]:
基础结论：中位数比平均值高很多，说明有少量异常低的评分拉低了均值
In [16]:
Out[16]:
看分数分布情况，直方图最合适
In [17]:
Out[17]:
少量数据，柱状图也可以
In [18]:
Out[18]:
In [19]:
Out[19]:
In [20]:
以分数排序，查看打分准确率
In [22]:
Out[22]:
好评
In [23]:
Out[23]:
In [24]:
Out[24]:
差评
In [25]:
Out[25]:
In [26]:
Out[26]:
In [27]:
Out[27]:
In [28]:
Out[28]:
In [29]:
Out[29]:
In [30]:
Out[30]:
结论
准确率比瞎猜高，但达不到人工打分准确率
SnowNLP库的训练基准数据是基于电商销售产品训练的，对饭店留言数据的打分准确率一般
做情感分析最好用户自行实现（网站增加打分功能，用户自行打分）
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。
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