酒店属性分析：员工素质、设施服务、清洁度、舒适度、性价比、位置及其影响因素

酒店的属性主要包括员工素质、设施服务、清洁度、舒适度、性价比和位置。为了深入了解每个属性的影响因素，我们可以使用Word2Vec模型计算属性与文本关键词的相似度，进而识别每个属性的二级影响因素。

然而，这六个属性可能在分词后的文本中没有出现，这时我们可以通过以下两种方式处理：

手动添加相应的词向量

我们可以手动添加与这六个属性相关的词向量，例如‘员工’、‘服务’、‘清洁’、‘舒适’、‘性价比’、‘位置’等。这些词向量可以通过其他数据集进行训练得到，或者使用预训练好的词向量进行导入。

通过相似度计算获得属性的词向量

可以使用已有的关键词和属性，通过相似度计算得出属性的词向量。例如，选择‘员工态度’作为与‘员工素质’相关的关键词，然后使用Word2Vec计算该关键词与其他所有关键词之间的相似度，选择相似度高的几个关键词，例如‘服务热情’、‘服务态度’等，将它们的词向量相加取平均即可得到‘员工素质’的词向量。其他属性的词向量也可以采用类似的方式进行计算。

计算属性的词向量后，可以使用Word2Vec计算属性词向量与关键词之间的相似度，从而得到属性与关键词之间的相似度，进而划分为属性的二级影响因素。例如，如果‘服务热情’和‘服务态度’与‘员工素质’的相似度很高，则可以将它们归类为‘员工素质’的二级影响因素。

通过这种方法，我们可以更深入地理解酒店属性与客户评价之间的关系，并为酒店经营者提供更精准的参考。