数据比你更懂用户：Tensorflow2 情感分析实战

楔子

达尔文曾说过，情感在人类的进化过程中起到了非常重要的作用。但他一定没有想到，有一天，机器也能读懂人类的情感了。

把情感引入计算机学科，把 “主观的情感” 变得可计算，最早可追溯到上世纪八十年代。1997 年，MIT 的 Picard 教授首次提出了 “Affective Computing（情感计算）”概念，将人类的情感和冰冷的计算机连接了起来。

如今，随着深度学习、人工智能的愈发成熟，「数据挖掘」和「情感分析」已经成为了一个专业的研究方向，如果你能第一时间了解舆情，获得大众的反馈，就能及时调整产品和策略，走在时代前面。

越来越多的企业、政府开始用量化的数据科学方法，获取数据，分析舆论情感，如上帝一般俯瞰芸芸众生。今天我们就带你学习一下这个神奇的过程——

实验楼上线了《在线民宿 UGC 数据挖掘实战》，以在线民宿 APP 的用户评论数据为例，带你掌握「数据挖掘 —> 数据分析 —> 情感分析 —> 数据可视化」的整个过程。

项目利用了Tensorflow2.0 Keras、scikit-learn、Pandas、pyecharts等时下流行的 Python 工具，贯穿数据预处理、模型训练、模型部署、批量预测和结果可视化，让你在实战中掌握当下的最热门人工智能开发和使用技巧。

项目效果如下，完成学习后，可以根据地图查看当地民宿数量：

查看民宿顾客满意度：

获取用户情感值：

该项目是一个跨计算机和地理专业的、由实际项目驱动的实战项目，已经在 GitHub 获得高星，且数据挖掘项目流程已申请国家发明专利。

你将学到：

• 通过百度 LBS 平台的地理位置解析 API 拓展民宿数据维度，挖掘民宿 UGC 在空间上的可视化信息；
• 通过将用户打分和用户评价进行情感建模，挖掘在用户在不同主题下的满意度情况，利用各个维度的分析结果为民宿从业者提供建议。

项目具有很好的扩展性，可以拓展很多类似的使用场景。你将感受到机器学习技术给数据挖掘的赋能，收获工程优化经验，为数据挖掘的自动化和智能化分析打下坚实基础。

不管你是初入数据挖掘类工作，还是想深入学习基于用户评论的意见挖掘，这个项目都能让你获益匪浅。

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