从小，李梅就对美食有着浓厚的兴趣。她常常看着母亲在厨房里忙碌，熟练的手法、诱人的香气，都让她对烹饪产生了极大的好奇。随着年龄的增长，她对美食的热爱与日俱增，最终决定投身餐饮业。
李梅的第一家餐厅开在了一个繁华的商业区，凭借她对食材的严格挑选和独特的烹饪技巧，餐厅的生意红火起来，吸引了众多的食客。然而，成功的背后，李梅并没有停下脚步。她开始思考如何进一步扩大自己的餐饮事业。
一天，李梅在城市的不同地方闲逛，她发现每个地方的人群都有着自己独特的特点和口味偏好。这个发现让她萌生了一个大胆的想法：根据不同地方的人员特点，开设不同风格的餐饮店，以匹配特定人群。
说干就干，李梅开始了她的市场调研之旅。她走遍了城市的每个角落，与当地居民深入交流，了解他们的饮食习惯和口味偏好。经过一段时间的调研，她发现了一些有趣的现象。比如，在年轻人聚集的时尚街区，他们更喜欢快餐和轻便的小吃；而在居民区，人们更偏好家常菜和舒适的用餐环境。
有了这些宝贵的数据支持，李梅开始着手制定她的扩张计划。她决定在时尚街区开设一家现代风格的快餐店，提供健康美味的轻食；在居民区则开设一家温馨的家庭餐厅，提供丰富多样的家常菜。
经过一段时间的准备和装修，两家新餐厅如期开业。正如李梅所预料的那样，新餐厅迅速吸引了大量的顾客。现代风格的快餐店成了年轻人聚集的热门场所，而家庭餐厅则成了居民们享受美食的好去处。
李梅的餐饮事业越做越大，但她并没有停下脚步。她继续探索新的市场机会，不断推出新的餐饮概念和特色菜品。她的餐饮帝国逐渐在城市中崛起，成为了一个家喻户晓的品牌。
然而，李梅始终没有忘记自己的初心：为人们提供美味的食物和愉悦的用餐体验。她坚持亲自挑选食材，确保每一道菜品都符合她的高标准。她还经常与顾客交流，听取他们的建议和意见，不断改进自己的服务和菜品。
随着时间的推移，李梅的餐饮帝国不断壮大，她的品牌也成为了城市的一张名片。每当人们提起她的名字，都会想起那些美味的食物和愉悦的用餐时光。而李梅也在这个过程中找到了自己的价值和使命：用美食连接人们的心灵，让每个人都能感受到家的温暖和幸福。
# 导入必要的库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
# 李梅的餐饮评论数据
corpus = [
"这家餐厅的环境很不错，菜品也很好吃，就是价格有点贵。",
"这家店的菜量真大，足够好几个人吃了，味道也还可以。",
"这家餐厅的服务态度很好，菜品味道也不错，就是环境稍微吵了点。",
"这家店的菜品种类很多，味道也很好，价格也比较实惠。",
"这家餐厅的环境很舒适，菜品味道也很好，就是服务有点慢。"
]
# 为评论数据打上标签，例如情感标签、餐饮特色标签和食量大小标签
sentiment_labels = ["positive", "negative"] # 情感标签
food_feature_labels = ["delicious", "bland", "popular", "varied"] # 餐饮特色标签
portion_size_labels = ["large", "small"] # 食量大小标签
# 这里我们仅使用情感标签作为示例
labels = ["positive" if "好吃" in sentence or "不错" in sentence else "negative" for sentence in corpus]
# 将文本数据转换为特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 将标签转换为数值型数据
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(labels)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 使用朴素贝叶斯分类器进行训练
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 输出分类报告，查看模型效果
print(classification_report(y_test, y_pred))
感谢大家观看！
