【2024年第三届中国高校大数据挑战赛】赛题 C：用户对博物馆评论的情感分析
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以下是C题老师的解题思路（企鹅内还会随时更新文档）：
2024中国高校大数据挑战赛C题思路详解
1 问题重述
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。
问题 2:
- 综合考虑评论内容中情感词、程度副词、否定词、标点符合等等影响情感方向的指标，建立情感得分评价模型，得到每位用户评论的情感得分
- 基于得分对五个博物馆进行客观排名。
问题 3:
- 针对每位用户评论的内容，可通过事件抽取或实体抽取算法，从评论内容中抽取影响用户情感的关键事件或因素，如某用户评论“非常不错！环境高大上！好多是最近房地产开发盖新房子时新挖出来的，不错"，可得知该评论为正面情感，影响其正面评价的是”房地产开发盖新房子时新挖的"、"环境高大上“两个因素。
- 基于上述抽取的关键事件或影响因素，综合分析得到影响用户对五个博物馆情感的影响因素。
问题 4:
- 基于上述分析得到的数据结果，为五个博物馆撰写一段提升公共服务水平的可行性建议，建议要有理有据，且具有一定的可操作性。
2 问题分析
视频讲解如下：视频讲解
2.0 数据预处理
在做所有问题之前，需要对数据进行预处理和描述性统计
2.1 问题一分析
该问题属于自然语言处理领域（NLP），可以考虑建立一个文本情感三分类模型，但是这个问题中，如何定义三种类别是需要做的工作。
2.2 问题二分析
对上一个问题的修正，考虑更细粒度的特征
情感得分评价模型，也可以看成一个回归任务，得到每个用户的评分，通过计算平均得分，得到5个博物馆的排名
2.3 问题三分析
该问题是这个题的拔高部分，需要查阅相关文献，掌握实体抽取先关知识，后续会更新
2.4 问题四分析
和美赛一样，写一封信
更多思路
i = 1
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print('904117571')
