Python旅游景区评论停词表制作流程

1. 简介

在旅游景区评论分析中，为了准确判断用户的情感倾向，我们通常需要去除掉一些常见的停用词，如“的”、“是”、“了”等，这些词对于情感分析没有实质性的作用。本文将介绍如何使用Python制作一个旅游景区评论的停词表。

2. 步骤概览

步骤 描述
步骤1 加载评论数据集
步骤2 对评论进行分词处理
步骤3 统计词频
步骤4 生成停用词表

3. 代码实现

步骤1：加载评论数据集

import pandas as pd

# 读取评论数据集
comments = pd.read_csv('comments.csv')

首先，我们需要加载旅游景区评论的数据集。这里使用pandas库的read_csv函数，读取CSV文件中的评论数据，并将其存储在名为comments的变量中。

步骤2：对评论进行分词处理

import jieba

# 对评论进行分词
comments['分词结果'] = comments['评论内容'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

在这一步中，我们使用jieba库对评论内容进行分词处理。首先，我们需要使用jieba.cut函数对每条评论进行分词，并使用空格将分词结果拼接起来。然后，将分词结果存储在comments数据集中的名为分词结果的列中。

步骤3：统计词频

from collections import Counter

# 统计词频
word_counts = Counter(' '.join(comments['分词结果']).split(' '))

接下来，我们使用collections库的Counter类来统计分词结果中每个词出现的频次。首先，我们将所有评论的分词结果拼接起来，并使用空格进行分割，得到一个词的列表。然后，使用Counter类统计词频，并将结果存储在word_counts变量中。

步骤4：生成停用词表

stopwords = [word for word, count in word_counts.most_common() if count > threshold]

最后，我们根据词频统计结果，生成停用词表。我们可以根据需求设置一个词频阈值，例如设定为5，即只保留出现频次大于5的词。然后，通过列表推导式，将词频大于阈值的词添加到stopwords列表中。

4. 结论

通过以上四个步骤，我们成功实现了Python旅游景区评论停词表的制作。停用词表可以帮助我们提高旅游景区评论分析的准确性，去除对情感分析无用的常见词汇。这个停词表可以在后续的旅游景区评论情感分析中使用。